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澳门莲花.com:52°剑南老酒陈窖价格图片

文章来源:澳门莲花.com    发布时间:2018年10月20日 19:54  【字号:      】

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比方5月29号的彭尼百货宣告:彭尼百货的1200个百货商场会关闭75%,关结束会议一向继续到2020年,彭尼公司是美国最大的商铺和药品商铺零售商,在美国50个州和波多黎各、墨西哥、智利运营1200多家商铺。

有许多观众喜爱这部动画就是冲着声优来的。

刚需家庭挂号到达550个以上,也应当心些。成都支付宝C空间PK杭州支付宝Z空间,网友:差距真的好大!

以前网络上有一个段子,相信段子很多人都看过了,但是笔者今天还是想把它放出来。如果时光让你回到97年,你什么事情都不要干,你去到杭州找一个叫马云的人,请他喝酒,请他唱歌,请他吃饭,和他谈理想,跟他做个好朋友,你现在就发了、 但是时光不可能回到97年。说白了,如今的阿里巴巴如此伟大,很多网友都表示:后悔当年没有跟马云大叔混!

而最近,蚂蚁金服旗下的成都办公区,1700名员工有了新的办公室。新的办公大楼位于天府四街,叫做“蚂蚁C空间”。

大家要想到,蚂蚁金服旗下产品众多。而我们最为熟悉的就是支付宝、花呗、借呗等。而像蚂蚁金服这样的公司,也吸引了不少年轻人的目光,毕竟大家都想在这样的名企当中有一份工作经验的背景。

而我们上面看到的只是成都支付宝的新办公地点。如果我们看一下支付宝总部大楼的话,我相信成都的小伙伴们要失望了吧。

不是他的才能不可,仅仅由于他接连不断的丑闻,德尚忧虑他影响到了国家队的形象,所以从2015年12月10日开端,他就没有在入选过国家队了。影坛最活泼最高产明星的是谁?不是人气小鲜肉小花旦而是老牌巨星成龙。带着帽子墨镜的黄海冰一点都看不出帅哥的痕迹了,黄海冰的中年发福使得一众看着他丰神俊朗、少年侠气长大的迷妹们想要掀桌咆哮!

昔日帅哥黄海冰45岁颜值暴跌,变大叔!曾嫌范冰冰名气低错过尔康

73年的黄海冰说实话在演员当中也不算老,怎么颜值就掉了这么多呢?看着黄海冰晒出的全家福,按网友说的话:全家就属他最不好看了。

看着黄海冰的娇妻好像还比他小了很多的样子,原来黄海冰现在的妻子两人是在2013年才结婚的。黄海冰前妻闫妍是北京舞蹈学院的老师,不管人家现在颜值怎么样,老婆确实是一个比一个棒啊!

黄海冰在演艺圈内也打拼多年也有很多拿得出手的作品,演过金庸的《新书剑恩仇录》,演过古龙的《武林外史》,还演过梁羽生的《萍踪侠影》,被誉为古装剧首席男神,曾一度帅出新高度,一人演了三位武侠小说宗师的作品。但是不知道为什么就是不红,最近也很少有关于他的消息。

特别是撩人的沈浪!王艳扮演的白飞飞和张棪琰扮演的朱七七也美得不像人类,而今黄海冰从万人迷变成无人提,王艳升级为豪门阔太。

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)。

现实上,在曩昔的几天里,美国现已开端了这一测验,但现在它仅仅一个简略的功用,比方一些拜访操控,我信任将来会有更深化的运用。




(责任编辑:马拉加)

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