比如机器人控制中的连续运动。...输入： state_dim：环境状态的维度。 action_dim：动作空间的维度。 max_action：动作的最大值，用于约束输出动作的范围。...Actor 网络更新： 优化目标：最大化 Critic 网络的 Q 值。 目标网络更新： 使用软更新方式（通过 (\tau)）平滑更新目标网络参数。 8....在每个 episode 中： 使用 Actor 网络生成动作与环境交互。 将经验存储到经验池。 更新 Actor 和 Critic 网络。 打印 episode 的累计奖励。...**教练（Critic）**则通过观察赛车手的表现，告诉他哪些动作是好的，哪些是需要改进的。 经验回放池就是赛车手在训练中不断回看他之前的比赛录像，找到改进的地方。
样本效率：强化学习中，数据采集成本高，如何有效利用经验池中的数据是关键。 SAC 引入了以下核心思想来应对这些问题： 最大熵强化学习：在最大化累计奖励的同时，最大化策略的随机性（熵），以鼓励探索。...最大熵强化学习的目标 传统强化学习的目标是最大化期望累计奖励： 而 SAC 则通过添加一个 熵项，在奖励中加入策略随机性的权重，目标变为： 其中： ，表示策略的熵，鼓励策略更随机化； ：熵系数，控制熵和奖励之间的平衡...[Python] Soft Actor-Critic算法实现 以下是PyTorch中Soft Actor-Critic （SAC）算法的完整实现： 1.参数设置 """《SAC, Soft..."cpu") # 检查是否有 GPU # 初始化网络 self.actor = PolicyNetwork(state_dim, action_dim, max_action...价值网络（Q 网络）：评估当前动作-状态对的价值。 经验回放缓冲区：存储并采样过往经验，提升训练稳定性。 训练循环：在环境中反复交互，学习最优策略。
很遗憾，这种传统的杀手锏，在区块链网络根本无效。因为账本记录在世界各地、属于不同主人的数千台计算机中，谁有本事把全部机器都断网断电呢？这个问题大家早已知晓，只是没料到这个娄子会捅得这么大。...目前的方案分两步： 1．采用软分叉(soft fork)技术，把The DAO及其子DAO的账号锁定，不允许发生任何交易，相当于冻结了黑客的以太币，使其无法出售获利。...软分叉实际上是在以太坊软件中增加临时性的规则（例如不允许某账号转账等），修复一些严重的问题。好处是不影响任何以太坊上已发生的交易，无需回滚区块链的数据，这是任何区块链平台都不可动摇的宪法基石。...2．在软分叉的基础上，实施硬分叉(hard fork)，把黑客账号的以太币重新转回到The DAO手中。...如果控告的主体是以太坊基金会，也似乎不合理，因为最终决定是否执行分叉决议的是矿工节点，他们也分布在全球。
本文全面深入地探讨了胶囊网络（Capsule Networks）的原理、构建块、数学模型以及在PyTorch中的实现。...相比于传统的前向传播机制，如卷积神经网络（CNN）中的最大池化（Max Pooling）操作，动态路由具有更高的灵活性和信息保留能力。...这些高级数学工具可以帮助我们更精确地描述和理解高维向量空间的复杂结构。 4.2 路由算法 动态路由算法是胶囊网络中至关重要的一部分，其工作方式与传统的神经网络中的前向传播算法有显著不同。...软路由与硬路由 在动态路由算法中，存在两种主要类型：软路由和硬路由。...七、总结 本文全面深入地探讨了胶囊网络（Capsule Networks）的原理、构建块、数学模型以及在PyTorch中的实现。
最近，区块链技能引起了广泛重视。 虽然现在区块链技能发展迅速，可是在传统的区块链技能运用于商业运用，尤其是金融运用之前，依然有许多问题需求处理，如买卖功用和隐私维护等。...所以文章的最终一部分会给程序员供给一个学习和沟通的地方。 03—完结方案 侧链完结的技能根底是双向Peg，经过双向Peg能够在主链中暂时确定数字财物，在侧链中释放等价的数字财物。...在这种形式下，要想获得主链中被冻住的数字财物，需求突破更多的机构，但侧链的安全依然取决于公证联盟的诚信。 单托管形式和联盟形式最大的长处是不需求对现有的比特币协议做任何改动。...这时在侧链上会出现一个对应的带有SPV证书的买卖，同时验证主链上的数字财物已经被确定，然后能够在侧链上打开另一个相同价值的数字财物。 这个数字财物的运用和改动稍后将被发送回主链。...相同，混合形式也需求主链的软分支。 04—典型例子 现在比较闻名的侧链有根据比特币网络的BTC接力、根茎之液，以及国内的Lisk、Asch等非比特币侧链。
Replay Buffer在帮助代理加速学习以及DDPG的稳定性方面起着至关重要的作用： 最小化样本之间的相关性：将过去的经验存储在 Replay Buffer 中，从而允许代理从各种经验中学习。...高效采样：将过去的经验存储在缓冲区中，允许代理多次从不同的经验中学习。...在DDPG中，目标网络是Actor-Critic ，它目标网络具有与Actor-Critic网络相同的结构和参数化。...软目标的更新是从Actor-Critic网络传输到目标网络的称为目标更新率(τ)的权重的一小部分。 软目标的更新公式如下: 通过使用软目标技术，可以大大提高学习的稳定性。...在每轮结束时调用代理的update()方法来更新参数，并且在每十轮之后使用save()方法将代理的参数保存到一个文件中。
规则 拓展块在原始比特币的区块上设计了一个二层结构，在该拓展块中，矿工将保证额外交易区块的merkle根。...如果在拓展块中交易的版本号第30bit被设置为1，在区块中的交易空间额外的700字节被保留。...【注意：交易空间和操作数的花费尚未定义】 交易空间可以被预先申请，并且被在相同区块中的两笔交易所使用(每个交易的最大字节为350)，它们满足以下定义的特殊约束条件。...这是闪电网络中的一个opt-in 功能，交易费用更高，从而提高了罚款的可用性。架设在大部分不正确的广播情况下，惩罚将通过第二次分配包含在同一个块中，并为第一次分配中的其它交易留出空间。...按照社会契约的理解，拓展块中的资金在下面的去激活设计中仍然是可用和可赎回的。如果在条款中没有正确的激活和安全的取款操作，用户和交易所可以使用bit位设置软分叉来拒绝该区块。
一个简单的知识蒸馏的形式是：用复杂模型得到的“软目标”为目标（在 中 较大），用“转化”训练集训练小模型。训练小模型时T不变仍然较大，训练完之后T改为 。...当正确的标签是所有的或部分的传输集时，这个方法可以通过训练被蒸馏的模型产生正确的标签。 一种方法是使用正确的标签来修改软目标，但是我们发现更好的方法是简单地使用两个不同目标函数的加权平均值。...第一个目标函数是带有软目标的交叉熵，这种交叉熵是在蒸馏模型的 中使用相同的 计算的，用于从繁琐的模型中生成软目标。第二个目标函数是带有正确标签的交叉熵。...由于软目标尺度所产生的梯度的大小为 ，所以在使用硬的和软的目标时将它们乘以 是很重要的。这确保了在使用 时，硬和软目标的相对贡献基本保持不变。 T参数是什么？有什么作用？...当我们在训练余弦距离的时候，我们需要对权重余特征进行规范化，同时也要舍弃偏置项。如下面的公式： 文章中，解释了 前的 有 会造成引起分类的不准确。
相关文章： Box() dict()可用于创建连续的空间；OpenAI Gym Discrete和Box spaces同时存在，代码该怎么写；gym中各种离散连续写法 解读gym中的action_space...和observation_space 最近在使用MADDPG算法做多智能体仿真，遇到box和multidiscrete类转换问题，现做记录： maddpg中在train开始的时候，把不同种类的动作建立成了各种不同的分布...定义一个多维的Box空间需要知道每一个维度的最小最大值，当然也要知道维数。...通过传递每个离散动作空间包含[min，max]的数组的数组进行参数化 离散动作空间可以取从min到max的任何整数（包括两端值） MultiDiscrete用于多维动作空间定义，例如： dim_1...第一个位置有5个选择，第二个位置也有10个选择。
《1分钟了解挖矿的本质》，介绍了什么是挖矿，挖矿是在最新区块链的数据上，生成一个符合条件的区块，链入区块链的过程。...如何保证平均十分生成一个区块，详见《1分钟了解区块如何匀速生成》。 关于区块链分叉，“软分叉”和“硬分叉”这两个概念是不能不提的。 什么是软分叉？...答：区块链系统升级后，在所有节点升级到最新的版本之前，由于程序版本的差异可能会产生分叉，只要升级到最新的版本，分叉就会消除，这就是“软分叉”，软分叉是临时的。...，一部分矿工不认同这个修改，于是形成了两条链，新链是以太坊(ETH)，原链是以太经典(ETC) 大家继续在自己认可的链路上继续挖矿 画外音： （1）区块头里能记录版本信息，所以理论上任何人都可以改程序，...还是那句话，区块链的世界里，遵守规则才能让矿工的利益最大化。 （2）硬分叉，其实违背了区块链“不能修改”的技术本质，采用了人为手段“强制回滚”，楼主认为，这违背了区块链去中心化的技术本质。
Total loss设计为软目标与硬目标所对应的交叉熵的加权平均（表示为KD loss与CE loss），其中软目标交叉熵的加权系数越大，表明迁移诱导越依赖教师网络的贡献，这对训练初期阶段是很有必要的，...W_r）；第二个阶段利用教师网络的soft label指导整个学生网络的训练（即知识蒸馏），且Total loss中Soft target相关部分所占比重逐渐降低，从而让学生网络能够全面辨别简单样本与困难样本...在传统KD中，学生网络模仿教师网络关于任务层的预测输出（如分类、位置回归等）；而在SSKD中，在变换后的数据集和自监督辅助任务上，能够实现更为丰富的结构化知识迁移。...对比学习通过使网络区分正负样本，最大化每个样本变换前后的相似度（基于Contrastive loss），使得模型学习到具有变换不变性的表征能力。...在具体训练过程中，通过OHEM挖掘高质量的变换样本用于计算LT与Lss，排序依据分别为教师的Soft-label与相似度矩阵。
我啰嗦了这么多，与软分叉有什么关系？现在进入类比的正题。 假设“块67”将由黄黎执笔完成，那么我的饭团将迎来一个软分叉的历史时刻。...在比特币里也是这样，软分叉只是区块的版本或协议发生了变化，但所有的区块仍在一条区块链上，实际上并没有分叉。...从这一点上来看，新区块实际上在欺骗旧版本的钱包软件，旧版本钱包软件不给用户任何警告或错误信息，看上去一切正常，但交易信息、余额信息可能是不完整，甚至是错误的。...关键的是不能影响矿工的挖矿，那可以真金白银的苦力。 所以这些升级大多通过软分叉方案来渐进实施，区块链仍是一条，旧块与新块有所不同，而且一直共存，大家的共识是一样的：让比特币交易顺利进行。...小结： 软分叉其实并没有分叉，还是一条链 新区块欺骗旧钱包软件，让旧钱包软件承认新区块，但并不知道新块中的内容 软分叉是为了协议的升级，共识没有大的变化 --- END ---
这里的无标度网络就像是社会中的人与人之间网络关系，大多数人之间的关系是普通的，但有少部分的人具有很强的"引力"，与他们链接在一起的有一大帮子人。...3、软阈值的作用是为了更好的放大或者缩小不同节点之间的相关性情况，从而减少在未使用软阈值情况下节点因为稍未达到阈值而被认为“不重要”的情况发生。...每一行代表一个不同的软阈值（在 powers 中定义），列包括以下信息：# Power：软阈值的幂次。...：中位数连接度，是平均连接度的中位数。# max.k.：最大连接度，表示网络中具有最多连接的节点的连接数。...# maxBlockSize = nGenes：指定了最大的模块大小。在构建基因模块时，会将基因分成多个子模块，这个参数用来限制子模块的最大大小。
2020 年企业最需要的软技能 你需要了解的 2020 年的流行软技能如下： 软技能是必不可少的人际交往能力，它们会促进或破坏我们在当前工作中完成工作并把握新机遇的能力。...需求最旺盛的五项软技能中，有四项年复一年地保持着头号位置，这进一步证明了这些技能是必须的，它们很可能仍然是公司想要的明星员工中最重要的技能。 ...最需要的软技能列表中的变化显示出，公司正在吸引具有人际交往和以人为本技能的人才。“时间管理”是一种面向任务的技能，不再出现在软技能榜首。“情商”取而代之。...要推进职业发展，请提高你有效交流想法的能力，并说服你的同事和利益相关者遵循自己的领导才是他们的最大利益。 3、合作 -与2019年相同 高绩效团队可以完成比任何个人都更大的成就，任何组织都知道这点。...最需要的十大硬技能是： 1、区块链 -新上榜 区块链诞生于 2009 年，旨在支持加密货币的使用。但是，区块链存储、验证、授权和在互联网上移动数据的新颖方法已经演变为安全地存储和发送任何数字资产。
图在现实世界中无处不在，代表社交网络、引用网络、化学分子、金融数据等。图神经网络 (GNN) 是一个强大的框架，用于对图相关数据进行机器学习，例如节点分类、图分类、和链接预测。...GNNExplainer GNNExplainer 是一种与模型无关的基于扰动的方法，可以为任何基于图的机器学习任务上的任何基于 GNN 的模型的预测提供可解释的报告。...GNNExplainer 学习边和节点特征的软掩码，然后通过掩码的优化来解释预测。 GNNExplainer 会获取输入图并识别紧凑的子图结构和在预测中起关键作用的一小部分节点特征。...GNNExplainer 示例 explain_node() 学习并返回一个节点特征掩码和一个边缘掩码，它们在解释 GNN 对节点分类所做的预测中起着至关重要的作用。...有兴趣了解的话可以查看其官方文档 https://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/latest/modules/nn.html?
“Net”部分告诉我们这是一种神经网络，“Attentive ”部分表示它正在使用一种注意力机制，旨在实现可解释性，并用于表格数据的机器学习。 它是如何工作的？...正如论文所指出的那样，“自上而下关注的思想是从处理视觉和语言数据或强化学习中得到的启发，可以在高维输入中搜索一小部分相关信息。”...现在TabNet有了更好的实现，如下所述:一个是PyTorch的接口，它有一个类似scikit学习的接口，还有一个是FastAI的接口。...有鉴于此，我还尝试在我的代码中概括和简化此过程。 我添加了一些快速的代码来进行超参数优化，但到目前为止仅用于分类。...同样，在协作笔记本中显示了一个示例。
值得一提的是，瑞波币的市值还超过了共享驾乘巨头Uber，后者在最近软银集团收购其20%股份的交易中，公司估值已经从700亿美元下降到了500亿美元。 为什么偏偏瑞波币的价格会上涨？...SBI控股株式会社是日本最大的金融服务公司之一，经营银行和学校等各种业务。据悉，日本信用卡公司将会测试、实施和部署Ripple的区块链解决方案。...有一件事我们需要牢记，那就是从长期来看，数字货币的价值是由它的实际效用驱动的，所以毫无疑问，加速推广技术应用非常重要。”...今年十月，法国农业信贷、巴西Bexs banco和乌拉圭dLocal等金融公司也都与Ripple合作，实施其区块链技术。...韩国的角色 瑞波币是为数不多的、集中在韩国市场交易的加密数字货币之一，考虑到韩国银行与日本银行之间关系较为紧密，同时他们都使用了Ripple区块链网络来处理支付交易，所以投资者对于瑞波币的长期增长趋势非常乐观
这将减少SPV 节点证明的字节大小，提升SPV节点的隐私性，因为SPV节点可以使用相同的带宽下载更多的交易， 一些限制可以通过软分叉绕过 : 通过转移交易的部分数据到当前协议未知的数据结构中，例如：...在参考实现版本0.13.1中，三个中继策略和挖矿政策也被包含在第一版的隔离见证中。基于这些策略的软分叉很可能在不久的将来提出。...为了在软分叉中造成避免无限期的延迟交易确认或永久性的资金丢失，用户必须仔细查看新的脚本语义。...比特币白皮书建议SPV客户端可以接收来自全节点的警告，即当全节点检测到一个无效的区块，提示SPV节点去下载这个有问题的区块和交易去验证。...向后兼容 作为一个软分叉，旧版本的软件将没有任何变化的继续执行。
图在现实世界中无处不在，代表社交网络、引用网络、化学分子、金融数据等。图神经网络 (GNN) 是一个强大的框架，用于对图相关数据进行机器学习，例如节点分类、图分类、和链接预测。...GNNExplainer GNNExplainer 是一种与模型无关的基于扰动的方法，可以为任何基于图的机器学习任务上的任何基于 GNN 的模型的预测提供可解释的报告。...GNNExplainer 学习边和节点特征的软掩码，然后通过掩码的优化来解释预测。 GNNExplainer 会获取输入图并识别紧凑的子图结构和在预测中起关键作用的一小部分节点特征。...GNNExplainer 示例 explain_node() 学习并返回一个节点特征掩码和一个边缘掩码，它们在解释 GNN 对节点分类所做的预测中起着至关重要的作用。...本文使用的是pytorch-geometric实现的GNNExplainer作为示例，有兴趣了解的话可以查看其官方文档 https://pytorch-geometric.readthedocs.io/
本文转自软银云商。 区块链应用已经开始在人们的生活中逐渐延伸，并开始一步一步的影响着人们的生活。因此，在一个发展迅猛却又竞争激烈的行业中，项目包装自然就成为了区块链项目推广运营的核心部分。...有很多朋友问我们？区块链项目应该怎样包装才能取得成功？软银云商认为：对于区块链项目的包装策划，我们应当把握住区块链项目的特点。区块链项目最大的特点是什么？...区块链项目最大的特点就是去中心化、隐私加密、不可篡改。这是区块链项目区别于传统项目的最大特点和优势。所有的包装策划都应该在不违背去中心化理念进行。...你需要向你的投资方阐述你的项目团队人才构成，因为一个项目的优劣，是建立在人才的基础之上。人才的包装包括技术团队、运营团队、公关团队、商务团队等包装。 3.背景的包装。...背景的包装可以是你项目的发起背景，项目的创意，项目的海外背景等等。在这里，无论你项目的背景有多么深厚，项目的包装方面还是要眷顾去中心化的特点。你的深厚背景无需刻意体现，因为主打的方向还是去中心化。
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