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dafabet casino iplay:12月上海成交创5年来同期最低

文章来源:dafabet casino iplay    发布时间:2018年07月21日 23:48  【字号:      】

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整整三天时间,山上的野葡萄全都卖了出去,七百多斤的果子除去一些损耗之外,二人足足赚到了两万块钱!

发现这个商机后,沈阳光激动不已,内心越发坚定了种植水果的想法。

此时的野葡萄林比较小,生长环境也很差,沈阳光考虑许久之后,决定上山整理一块苗圃,剪下野葡萄的枝条,进行插枝栽培。

自家的苹果林有一百多亩地,先划出一小块地来育苗,等以后赚钱了在承包更大的土地,把这些野葡萄种进去。

至于现在的季节虽说不太适合野葡萄育苗,但是沈阳光拥有金色气流这个逆天的外挂在,只要给每条野葡萄枝一丝气流,就会增加强大的生命力,生根发芽想必简单的很。

在外打工的人们也都在前些天回到村子里,一般中秋节他们也不会回来,主要是因为今年的中秋节在十月初,再过几天就是农忙收获的季节,索性都提前几天回村,顺便和家人团聚过中秋。

沈阳光的家中,只有阿呆陪着他,父母在欧洲并没有回来,不过提前打了电话让沈阳光过去一起团聚,想到来回跑要耽误不少时间,沈阳光就没有去。

郑昊知道沈阳光一个人在家,本想让他随自己回家吃饭,沈阳光也没有去,而是自己做了几样好菜,和阿呆一人一狗吃的也痛快。

沈阳光小的时候,父母特别忙,所以他也经常帮家里做饭,基本的家常菜都会做,再加上大学四年住在校外经常自己做饭,手艺也越发精湛,虽然比不少饭店里的大厨,但也比普通人好上不少。

中秋节过后,村子里慢慢热闹起来,不仅因为大部分在外打工的人都回来了,还因为田间的农作物已经成熟,家家户户都在忙碌着。

午饭过后,原本只吃七分饱的夏云萱摸着圆鼓鼓的小肚子有些懊恼,她吃了几十只知了猴,又搭配了整整一大碗米饭和一大碗排骨汤,这么多的饭菜足够她平时吃三顿了。

收拾碗筷又闲聊一阵后,腹中饱胀的感觉稍微减轻一点后超级果园熊三显得有些着急:“野兔一直都是放养的状态,可能是由于这里的环境太好,各个长的膘肥体壮,食量也比普通野兔大很多,而且繁殖速度太快,我这么久都没有看过有夭折的小野兔,照这样下去,咱们这一百来亩的苹果园肯定放不下这么多的野兔。”

熊三说的这些野兔的习性,沈阳光立即就想到是它们吸收了金色气流的缘故,不仅身体更加健康,而且长势更好,生命力旺盛。

要知道普通的野兔如果在野外自身自灭,只要环境事宜,很快就会成为灾患,像是国外的澳洲就是这么个情况。

原本那里独立于其他大陆之外,并没有兔子这个物种,后来有人将兔子带到澳洲之后,这些兔子逃到野外去,因为环境事宜,并且没有天敌,很快就发展成为一个庞大的族群,在澳洲的土地上挖出一个个坑洞,让澳洲大陆满目疮痍。

这一切只用了几十年的时间,原本的几只野兔现在已经繁衍到远超人类的规模,如今,澳洲政府每年不得不拿出大量的资金来治理兔灾,如果坐视不管的话,澳洲已超级果园

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到底小米8的真面目会是如何?小雷也非常想知道真相。

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)。




(责任编辑:吴玟荣)

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