用于集体智慧最大化的连续时间分布式学习
图像与视频处理
2025-09-16 v1 多媒体
摘要
受到集体智慧大于个体智慧这一公认理念的启发，我们提出了一种新的学习动力学，作为 Abelson 意见动力学模型的补充。假设智能体在参与意见交换并达成共识之前，对世界的真实状态做出独立猜测。我们研究了寻找该交换最优参数的问题，即最小化共识值方差的参数。具体而言，我们考察的参数是对意见变化的敏感性。我们提出了一种分布式学习最优参数的动力学，并通过与共识理论中已建立结果的联系，在分析上证明了其对所有相关初始条件的收敛性。最后，一个数值示例提供了对系统行为和我们证明方法的直观理解。
引用
@article{arxiv.2509.11807,
title = {EyeNexus: Adaptive Gaze-Driven Quality and Bitrate Streaming for Seamless VR Cloud Gaming Experiences},
author = {Ze Wu and Ahmad Alhilal and Yuk Hang Tsui and Matti Siekkinen and Pan Hui},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.11807},
year = {2025}
}