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文章来源:利来国际注册    发布时间:2018年07月20日 09:17  【字号:      】

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果园的大门口,虽然距离榴莲园还有大几百米的距离,但是已经能够闻到淡淡的榴莲气味,匆匆赶来的周建国摇下车窗,用力呼吸着果园的空气,脸上露出陶醉的神情。

周建国并不是有多迷恋榴莲的味道,而是因为有了这批榴莲,他肯定又要大赚一笔钱!

深呼吸后,周建国一脚踩着油门,沿着道路向西驶去。

由于这是榴莲的第一次结果,所以产量并不是太多,沈阳光知道一般成年的榴莲树进入丰果期后,一棵树结出大几十棵榴莲是很正常的,不过现在金泉果园里的榴莲树还比较低矮,每棵树也仅仅挂上十来颗果实。

沈阳光挑出一个开口较大的榴莲,直接蹲在地上用手将厚厚的果皮掰开,露出了一瓣瓣金黄色的果肉。

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

近年来,基于神经网络的自然语言理解研究取得了快速发展(尤其是学习语义文本表示),这些深度方法给人们带来了全新的应用,且还可以帮助提高各种小数据集自然语言任务的性能。本文讨论了两篇关于谷歌语义表示最新进展的论文,以及两种可在 TensorFlow Hub 上下载的新模型。

语义文本相似度

在「Learning Semantic Textual Similarity from Conversations」这篇论文中,我们引入一种新的方式来学习语义文本相似的句子表示。直观的说,如果句子的回答分布相似,则它们在语义上是相似的。例如,「你多大了?」以及「你的年龄是多少?」都是关于年龄的问题,可以通过类似的回答,例如「我 20 岁」来回答。相比之下,虽然「你好吗?」和「你多大了?」包含的单词几乎相同,但它们的含义却大相径庭,所以对应的回答也相去甚远。

“周副总辛苦了,其他市县的市场调研怎么样?”

周建国胸有成竹的说道:“离咱们县城比较近的一些县市,那里的市场不用调研我都了解,等忙完省城的店铺我就直接过去,稍微远些的县市虽然不太熟悉,但是还是要了解一些,等到调研报告收上来了再去布局那些地方。”

沈阳光点了点头,又问道:“目前这几家店面的装修,还有货架冷柜等具体的花费怎么样?”

“全都在预算之内,并没有超出,只有各处的租金不太一样,不超级果园就在沈阳光躺在草地上胡思乱想的时候,张雪游大步流星找了过来,拿着一份图纸说道:“老板,具体的监控安装位置已经线路的规划已经做好了。”

沈阳光接过来看了一下,只见图纸上密密麻麻画着一条条线,看得只觉得脑壳疼,说道:“你自己看没问题就行。”

张雪游答应一声,接过图纸后并没有走,沈阳光疑惑道:“张主管,还有事?”

一向不苟言笑的张雪游忽然有些不好意思起来,支支吾吾的说道:“现在咱们的果园规模越来越大了,只靠我们安保部这几个人轮流巡逻,虽然也能看得过来,但是多多少少还是有点力不从心。”

沈阳光以为张雪游是因为安保部的员工比较少,平时忙不过来,便说道:“你预计还缺几个人?我可以考虑再给你们部门增加几个。”

但现在她红了,红了之后这些黑料被扒出来,她就起着影响下一代的作用,也许就有人会觉得自己整容也会改变人生。

“导致网友被分手”的温婉竟然被封号?红到发黑到底是怎么操作?

也许爆料者的确是出于嫉妒,但也让我们看到一个真实的温婉,也让我们知道哪些网红是值得我们学习的,哪些网红,红过一阵就算了吧。

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沈阳光盯着周建国的眼睛,信心满满的说道:“如果我在省城和省内的各个县市中将这些榴莲全部按照二十元一斤的价格卖出去,你觉得怎么样?”

二十元一斤的价格,虽然只是之前定价的十分之一,但是这已经足够收回果园的各项成本,还会有不少的盈利,当然了大棚的成本暂时还没办法一下子收回,不过那是耐用品,可以使用很长时间。

“二十块钱一斤,想必用不了三天的时间,以这些榴莲的口味,只怕会引来抢购风潮,短短几天就能够众口皆碑,虽说赚不了太多的钱,但是也不会赔本。”

话音一转,周建国又接着说道:“但是这样也有一个缺点,等以后的榴莲再次上市的时候,如果猛然涨价十倍,恐怕刚建立起来的品牌就会瞬间坍塌,有些得不偿失。”

“我既然决定这么做,当然也会想到之后的事情,到时候就以这种榴莲为宣传点,低价吸引顾客,然后用其他的水果赚取毛利。”

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)。





 



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(责任编辑:蒋远涛)

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