联邦增强学习：隐私保护下的协作学习

联邦增强学习是一种结合联邦学习和增强学习的方法。联邦学习是一种分布式机器学习技术，其中多个参与方共同训练一个模型，但每个参与方只在本地保留自己的数据。增强学习是一种机器学习方法，通过智能体与环境的交互来学习最优行为策略。

在联邦增强学习中，多个参与方共同协作学习一个增强学习模型，但每个参与方只能在本地环境中与智能体进行交互，通过本地的奖励信号来更新模型。然后，参与方将更新后的模型参数共享给其他参与方，以便其他参与方可以从彼此的经验中学习。

联邦增强学习允许参与方在保护数据隐私的同时共同学习一个全局的增强学习模型。这种方法在许多领域有广泛的应用潜力，例如医疗保健、金融和物联网等。