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w66.com:璧山区建设工程立项阶段并联审批实施办法(试行)

文章来源:w66.com    发布时间:2018年09月23日 13:24  【字号:      】

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政府重视

顺风的帆船经济

现代帆船运动不仅仅是一场赛事,更代表一种生活方式并拥有庞大产业链。《海南省游艇码头总体规划》和《海南省游艇产业发展规划》以高起点切入帆船游艇等航海运动产业,支持、促进帆船赛事、节庆发展。明确的规划和政策支持,三亚多措并举、潜心推进帆船运动发展。

随着其体系结构的复杂化,Transformer 模型在各种情感和相似度分类任务上的表现都优于简单的 DAN 模型,且在处理短句子时只稍慢一些。然而,随着句子长度的增加,使用 Transformer 的计算时间明显增加,但是 DAN 模型的计算耗时却几乎保持不变。

前沿|通用句子语义编码器,谷歌在语义文本相似性上的探索

新模型

除了上述的通用句子编码器模型之外,我们还在 TensorFlow Hub 上共享了两个新模型:大型通用句型编码器通和精简版通用句型编码器。

大型:https://www.tensorflow.org/hub/modules/google/universal-sentence-encoder-large/1精简:https://www.tensorflow.org/hub/modules/google/universal-sentence-encoder-lite/1

这些都是预训练好的 Tensorflow 模型,给定长度不定的文本输入,返回一个语义编码。这些编码可用于语义相似性度量、相关性度量、分类或自然语言文本的聚类。

展会现场,还设置了陶艺制作、茶道学习、民族服饰体验等丰富的互动节目。面对连跌不止的行情,投资者不禁要问A股究竟底在何方?这一次大盘会不会创新低?其实,从每一次历史下跌走势中不难发现,行情越是濒临绝望的时候投资者越是要沉住气,既不可冲动抄底也不能盲目割肉,因为指数短线技术上明显超跌,待恐慌情绪宣泄完毕后超跌反弹随时会触发,所以这时候止损无异于割肉在地板上,但同时由于超短期情绪面反转的拐点不好精准判断,所以提前进行左侧抄底会让自己面临更大的心理压力,这时候依然是一动不如一静,同时密切关注消息面最新进展。(广州万隆)

A股身陷绝境:六连阴后底在何方? 如何应对?

市场弱势运行耐心等待机会

今日沪深两市低开震荡。沪指跳空低开上方缺口形成了新的压力区,但是下方3041点作为前期资金密集成交关键点位有一定的心理支撑作用,该位置至关重要。如果不破则后期震荡筑底迟早回补上方缺口,如果破掉则开启下方新的震荡中枢,从入摩在即的背景下资金有望入市抄底的情况来看,更偏向第一种。另外从技术指标来看,已经多次背离钝化,因此连续下跌的可能性较小,短线有望出现反抽。创业板还需关注1720点附近的支撑。鉴于当下市场行情仍旧低迷,操作上还需有所谨慎,耐心等待机会的到来。(源达)

后市攻略>>>

招商策略:新能源汽车将迎来中级别的主题性机会

“几乎每天早上5时起床,晚上10时30分左右才能到家。”翁昌谋说,对这份工作,他早习以为常,就是觉得对不住家人,陪他们的时间少了。不过既然选择这份工作,就一定要尽责。

今年53岁的翁昌谋,已从事公交司机工作16年,每一趟行车途中,他会根据不同情况,给予乘客温馨提醒和关照。“来,大家请往里走,春节期间人多,互相挪点,大家都相互体谅一下。”在人多而嘈杂的声音中,翁昌谋一遍又一遍地耐心提醒上车的市民及游客。

翁昌谋坦言,从成为一名公交司机以来,他几乎都是在车上度过春节假期。这么多年来,他已习惯春节的加班工作。“家里的事几乎都是我老婆负责,还好现在孩子们都大了,不用我多操心了。”他笑着说。

本论文研究者认为解决该问题的关键在于通信,这可以增强策略间的协调。MARL 中有一些学习通信的方法,包括 DIAL [3]、CommNet [23]、BiCNet [18] 和 master-slave [7]。然而,现有方法所采用的智能体之间共享的信息或是预定义的通信架构是有问题的。当存在大量智能体时,智能体很难从全局共享的信息中区分出有助于协同决策的有价值的信息,因此通信几乎毫无帮助甚至可能危及协同学习。此外,在实际应用中,由于接收大量信息需要大量的带宽从而引起长时间的延迟和高计算复杂度,因此所有智能体之间彼此的通信是十分昂贵的。像 master-slave [7] 这样的预定义通信架构可能有所帮助,但是它们限定特定智能体之间的通信,因而限制了潜在的合作可能性。

学界|北京大学提出注意力通信模型ATOC,助力多智能体协作

为了解决这些困难,本论文提出了一种名为 ATOC 的注意力通信模型,使智能体在大型 MARL 的部分可观测分布式环境下学习高效的通信。受视觉注意力循环模型的启发,研究者设计了一种注意力单元,它可以接收编码局部观测结果和某个智能体的行动意图,并决定该智能体是否要与其他智能体进行通信并在可观测区域内合作。如果智能体选择合作,则称其为发起者,它会为了协调策略选择协作者来组成一个通信组。通信组进行动态变化,仅在必要时保持不变。研究者利用双向 LSTM 单元作为信道来连接通信组内的所有智能体。LSTM 单元将内部状态(即编码局部观测结果和行动意图)作为输入并返回指导智能体进行协调策略的指令。与 CommNet 和 BiCNet 分别计算内部状态的算术平均值和加权平均值不同,LSTM 单元有选择地输出用于协作决策的重要信息,这使得智能体能够在动态通信环境中学习协调策略。

研究者将 ATOC 实现为端到端训练的 actor-critic 模型的扩展。在测试阶段,所有智能体共享策略网络、注意力单元和信道,因此 ATOC 在大量智能体的情况下具备很好的扩展性。研究者在三个场景中通过实验展示了 ATOC 的成功,分别对应于局部奖励、共享全局奖励和竞争性奖励下的智能体协作。与现有的方法相比,ATOC 智能体被证明能够开发出更协调复杂的策略,并具备更好的可扩展性(即在测试阶段添加更多智能体)。据研究者所知,这是注意力通信首次成功地应用于 MARL。

图 1:ATOC 架构。

图 2:实验场景图示:协作导航(左)、协作推球(中)、捕食者-猎物(右)。

南国都市报1月8日讯(记者 徐培培 实习生 柴莉丽) 现在,网购、手机支付已经普及,不少骗子也从中找到了“商机”。海口的徐女士就因在网上开通借贷业务,落入骗子的“连环套”,最终被骗走5200多元。

设套:自称“北京大公司”可帮贷款

因资金周转的需要,徐女士曾在网上搜索借款平台。




(责任编辑:刘梦丹)

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