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RSS订阅原创 状态价值函数和状态-动作价值函数 定义及区别
状态价值函数 Vπ(s)V_{\pi}(s)Vπ(s) 用来衡量在状态 sss 下，遵循策略 π\piπ 时，代理（agent）从该状态出发能获得的期望回报。定义：Vπ(s)=E[∑t=0∞γtrt∣s0=s,π]V_{\pi}(s) = \mathbb{E} \left[ \sum_{t=0}^{\infty} \gamma^t r_t \mid s_0 = s, \pi \right]Vπ(s)=E[t=0∑∞γtrt∣s0=s,π]这里的 γ\gammaγ 是折扣因子，rtr_trt
2025-11-17 21:54:59
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原创 图神经网络应用场景
任务级别目标核心应用场景节点级别预测每个节点的属性/类别社交网络用户分类、引文网络论文分类、欺诈检测边级别预测节点间是否存在边社交推荐、知识图谱补全、药物相互作用预测图级别预测整个图的属性分子属性预测、蛋白质功能预测、代码漏洞检测总而言之，只要你的数据中包含着重要的“关系”或“交互”信息，并且这些信息可以自然地表示为图结构，那么GNN就是一个非常强大和合适的工具。它已经成为分析复杂关系数据的首选深度学习框架。
2025-11-06 09:52:19
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原创 加载Qwen预训练模型
文章摘要：作者在使用开源代码下载模型时遇到各种报错和网络问题，即使设置镜像网站也无法解决。尝试了两种方法：1）通过huggingface-cli设置环境变量下载；2）使用huggingface_hub库下载，均未成功。最终改用命令行方式，通过modelscope库成功下载模型到指定路径（默认路径为C盘.cache文件夹）。该方法需先安装modelscope库，再执行下载指令。
2025-10-23 15:17:12
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原创 临时关闭和启用windows系统防火墙
禁用防火墙：netsh advfirewall set allprofiles state off。启用防火墙：netsh advfirewall set allprofiles state on。按下Win + X键，选择“Windows终端（管理员）”或“命令提示符（管理员）”；打开命令提示符（管理员权限）；
2025-10-20 19:11:59
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原创 量化感知训练硬件实现基本原理
量化感知训练的核心思想是，在训练过程中就模拟量化误差，使得网络能够适应量化后的权重，并在最终应用中仍然保持较好的精度和性能。通过在前向传播时量化权重，并在反向传播中使用直通估计器更新权重，训练得到的量化权重可以有效地用于推理。
2025-10-11 12:39:27
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原创 非对称量化和对称量化
xintclipsxz02b−11把浮点数先按步长s缩放、再加零点偏移z，最后截断到可表示的整数范围（这里用的是无符号02b−1xsxint−z2把整数还原回近似的浮点值（xszs2b−1xmax−xminz⌊−sxmin⌋3这样选能让xmin约映射到 0、xmax约映射到2b−1，同时保证x0附近对齐到整数z。
2025-08-27 11:08:16
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原创 深度感知卷积和深度感知平均池化
在深度感知卷积中，模型会根据像素间的深度相似性加权计算卷积操作，以此来保留结构性和细节信息，特别是在深度信息一致的区域。
2025-08-26 15:16:50
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原创 行缓存（line buffer）在图像卷积中的工作方式
AXI4-Stream 按顺序把新像素从右侧送入（虚线箭头，正在进入的是 23、24、25），缓存里的数据整体向左“移位”。（绿色块），与 3×3 卷积核的 9 个系数并行相乘，再经过加法树求和，得到新的输出像素（图中标成 N2）。此刻选中的 3×3 为像素 {2,3,4 / 11,12,13 / 20,21,22}。一句话：图示的是一个随输入像素流滚动的三行缓存，它不断滑动3×3窗口，支持九值并行乘加，从而高效地产生连续的卷积输出。上半部分是一个按行扫描输入的图像块（示例为 9×9，编号 1–81）。
2025-08-22 11:26:42
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原创 snn前向推理时间计算(处理器实现)
Tinf=(1−sparsity)×number of synapsesnumber of sub-processors×SIMD waysT_{\text{inf}}=\frac{(1-\text{sparsity})\times \text{number of synapses}}{\text{number of sub-processors}\times \text{SIMD ways}}Tinf=number of sub-processors×SIMD ways(1−sparsity)×
2025-08-20 19:37:13
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原创 TTFS（Time to First Spike，首脉冲时间编码）
*TTFS（Time to First Spike，首脉冲时间编码）**是一种脉冲神经网络（SNN）的时域编码方式，把输入强度映射为“第一次发放脉冲的时间”。强度越大，越早放电；强度越小，越晚放电，甚至不放电。
2025-08-20 11:24:47
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空空如也
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