清楚自己的价值

最近一直在给荣新中心做Oracle方面的培训事宜,当然,讲的都比较基础,一是熊熊技术有限,不敢献丑;二是学员们大多数也都是零基础的年轻朋友,太深入的东西,消化也困难~

下午的时候,来了一对夫妻,30+的样子,在后面听了一会儿课以后就出去了,熊熊课间休息的时候,荣新的销售人员说他们想了解一下,让熊熊做个技术支持,于是就简单的聊了几句~

对方一开始给熊熊的感觉,口气很正,甚至有点狂妄,说感觉周末班讲的很基础,他不需要这些基础的东西,问荣新有没有高端架构的东西,额,荣新貌似确实今年有高端课程开启的打算,但是具体事宜却不是熊熊知道的,不过针对他的问题和态度,熊熊倒是深入了聊了一些~

经过简单介绍才知道对方是淘宝公司的架构师,年薪更是高达50W,主要是做开发架构这块,想往更高级的方向发展,所以想了解一些运维架构的东西,熊熊很诧异,淘宝那么好的平台,完全在内部有很多大师级的人物可以沟通交流啊,何必要在培训机构来学习,而且,很少有培训机构能够高端到讲具体海量架构这种吧,毕竟,这种实战的环境,需要讲师拥有大量的真实案例,这样的讲师一般都很忙,而且价格不菲,不是一般培训机构能承受的,况且,方向这种东西,尤其是经验,是没有任何一个培训机构能学到的~

对方跟我说,感觉与公司的运维技术人员交流很费劲,于是熊熊尝试着去与其交流,发现了问题所在,能够体会他所谓的费劲的含义了,此人是一个什么事情都要亲力亲为的人,对Linux一知半解,也需要把Linux架构彻底精通,对Oracle一知半解,也需要把Oracle精通,且不说人的精力是有限的这些,单单只是解释,一个高级DBA可能为其解释一个概念,需要用到十数个概念来堆积,每个概念又需要费一番口舌,何必这样难为自己难为别人?

其实,技术做到一定程度,虽然重要,但是更多的是应该去考虑大的方向,深入理解你要做什么,而不是纠结于技术细节本身了,不是每个人都能成为技术专家的,适合自己的,适合公司的,才是对的~

作为一个架构师级别的人物,更多的应该去考虑如何保证自己要做的事情的大的方向,比如,当我网站在100万PV的时候如何考虑,500万PV的时候如何考虑,1000万PV的时候如何考虑,5000万PV的时候如何考虑,上亿PV的时候又如何考虑等等,而不是跟技术人员掰扯Oracle的技术细节是什么,有意义么?

个人认为,一个好的架构师,不一定是技术最强的人,但是一定是让各个模块的技术专家都忽悠不了自己的人,因为他对整体的把握很熟悉,对要做的事的方向很熟悉,对整体业务很熟悉,对公司和自我认知很到位~

前几天去一个大型制药企业面试一个高端职位,听到一个VP说了一段话,感触颇深;一个专业技术人员,不管你的技术水平有多高,以自己为导向发展,路会越走越窄;以公司为导向发展,路会越走越宽;什么意思呢,就是说,很多情况下,公司未必需要你的技术很深,或者你一定要是某个领域的技术专家(大多数情况下,那些乙方服务的公司,还是以技术为优先,技术很重要,但不是重点),而是你能很好的配合公司要做的事情,也许公司今天要用Oracle,明天会用MySQL或者DB2,那么你学不学?

(PS:这里有歧义,怪熊熊用的例子不对,其实人家的意思是,尽量去了解你要做的事情,把事情做好,而不要拘泥于到底用Oracle还是用MySQL这种技术本身上),熊熊用的例子正好用反了,抱歉~

谁都有迷茫的时候,但是熊熊很不以为然,迷茫期只能自己去悟,去走出来,否则别人说什么,都只是从一个圆往另一个圆走罢了,如果年薪50W还需要迷茫,让那些年薪还不到5W的学员情何以堪?

路在自己脚下,怎么走靠自己去理解,一家之言,仅供参考~

<think>好的,我需要回答用户关于QMIX算法中价值分解原理及实现方法的问题。首先,我需要回顾一下QMIX的基本概念,确保自己理解正确。用户提到参考了四篇文献,其中引用[2]是QMIX的原始论文,所以应该重点参考。 QMIX属于多智能体强化学习中的值分解方法,它的核心思想是将联合动作值函数分解为各个智能体的个体值函数的组合,同时保证这种分解的单调性,以确保策略的稳定性。我需要解释清楚这个分解的原理,以及如何通过混合网络(mixing network)来实现这一点。 根据引用[3],QMIX与VDN不同,VDN只是简单地将个体值函数相加,而QMIX允许更复杂的非线性组合,同时保持单调性。混合网络的结构需要详细说明,尤其是超网络(hypernetwork)的作用,它根据全局状态生成混合网络的权重,从而确保单调性。这里要提到权重必须是非负的,这样整体函数对各个个体值函数的偏导数都是非负的,保持单调关系。 实现方法部分需要结合代码结构,比如混合网络如何设计,超网络如何生成权重,以及训练过程中如何利用TD误差进行端到端的优化。引用[3]中的消融实验,比如QMIX-Lin去除非线性层,变成类似VDN的结构,这说明非线性混合的重要性。同时,QMIX-NS没有超网络,可能影响性能,说明状态信息的重要性。 用户可能还关心QMIX的优势,比如为什么比VDN效果好,这部分需要结合单调性约束和非线性表达能力的平衡来解释。同时,可以提到应用场景,如星际争霸等需要协作的多智能体环境。 需要确保回答符合系统级指令,使用正确的中文和LaTeX格式,如变量用$Q_{tot}$,方程用$$包围。最后生成相关问题,可能涉及算法比较、实现细节、应用案例等。 检查是否有遗漏的要点,比如训练过程是否集中式训练、分散式执行,以及如何保证个体策略的独立性。确保引用正确,比如在解释混合网络结构时引用[2],讨论消融实验时引用[3]。 最后,生成的相关问题要围绕QMIX的价值分解、与其他算法的对比、优化方法、应用场景等,确保问题具有针对性和延伸性。</think>### QMIX算法中的价值分解原理及实现方法 #### 一、价值分解原理 QMIX的核心思想是将联合动作值函数 $Q_{tot}$ 分解为多个智能体个体值函数 $Q_i$ 的非线性组合,同时保持单调性约束: $$ \frac{\partial Q_{tot}}{\partial Q_i} \geq 0 \quad (\forall i) $$ 这种设计既保证了**集中式训练分布式执行(CTDE)**的可行性,又允许比传统VDN算法更复杂的价值组合方式[^2]。 #### 二、实现方法 1. **混合网络架构** - 输入:各智能体的$Q_i(a_i,\tau_i)$(依赖于局部观测历史$\tau_i$) - 参数生成:通过**超网络(hypernetwork)**根据全局状态$s$生成混合网络权重 - 约束条件:强制所有权重为非负值,确保单调性 - 数学表达: $$ Q_{tot}(s,\mathbf{a}) = f_{mix}(Q_1,...,Q_n|s) $$ 其中$f_{mix}$由神经网络参数化[^3] 2. **网络结构细节** - **底层网络**:每个智能体使用DRQN(Deep Recurrent Q-Network)处理部分可观测性 - **混合网络**:至少包含一个隐藏层的全连接网络,激活函数需满足非负性(如ReLU) - **超网络**:将状态$s$编码为混合网络的权重矩阵和偏置向量 3. **训练过程** ```python # 伪代码示例 for episode in episodes: 收集经验数据存入buffer 采样batch数据 # 计算目标值 target_q = r + γ * max_a' Q_tot'(s', argmax Q_i'(τ_i',a_i')) # 计算当前估计值 current_q = Q_tot(s, [Q_i(τ_i,a_i)]) 优化损失函数 L = MSE(current_q, target_q) ``` #### 三、关键创新点 1. **单调性保证**:通过权重非负约束,确保最优联合动作可通过个体贪婪策略获得 2. **状态感知融合**:混合网络的参数动态依赖于全局状态$s$,比VDN的静态加和更灵活 3. **非线性表达能力**:隐藏层结构允许捕捉智能体间的复杂协同关系,实验表明这可使性能提升达300% #### 四、性能优化建议 1. **超网络设计**:使用LSTM等结构处理时序状态信息 2. **权重正则化**:对混合网络权重施加L2正则防止过拟合 3. **探索策略**:结合epsilon-greedy与课程学习提升探索效率
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