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联邦强化学习赋能增强现实：输出策略模型的创新与实践

一、引言

1.1研究背景与动机

随着信息技术的飞速发展，联邦强化学习和增强现实作为两个具有重要影响力的技术领域，各自取得了显著的进展。联邦强化学习结合了联邦学习与强化学习，在保护数据隐私的前提下，实现多个智能体的协作学习与决策，解决了传统集中式学习中数据隐私和数据孤岛问题。在智能医疗领域，通过联邦强化学习，不同医疗机构可以在不直接共享患者敏感数据的情况下，共同训练疾病诊断模型，提高诊断的准确性和效率。在金融风控领域，银行和金融机构可以利用联邦强化学习，在保护用户隐私的同时，共享信用数据，提升风险评估的精度和可靠性。

增强现实则通过将虚拟信