在部分可观测的多智能体系统中，分散协作需要智能体之间进行有效的通信。本文聚焦于全局通信可用但可能不可靠的问题类别，提出了FCMNet，这是一种基于强化学习的方法，使智能体能够同时学习有效的多跳通信协议和实现团队级决策的通用分散策略。FCMNet利用多个定向循环神经网络的隐藏状态作为智能体之间的通信消息，通过简单的多跳拓扑结构，赋予每个智能体在每个时间步接收其他所有智能体顺序编码信息的能力，从而促进

本文提出一种基于分布式深度强化学习（DRL）的多策略公交控制策略，旨在缓解公交聚集问题。通过综合考虑公交到达时间准确性、车头时距规律性和多智能体系统一致性，结合CAV技术获取的数据构建DRL环境，设计多策略融合方法优化公交运营。实验结果表明，该方法能有效减少公交聚集频率，提升运营效率，且在不同交通状况下表现稳健。

本文深入剖析卷积神经网络LeNet-5。介绍其提出背景与在深度学习发展历程中的重要地位，详细解析模型结构，包括各层参数配置、连接方式，探讨模型特性，如卷积、下采样、非线性映射等操作组合的意义。通过研究LeNet-5，为理解深度学习网络原理和后续网络发展提供基础。

**摘要**：本文系统解析深度学习中的归一化技术，涵盖批量归一化（BN）、层归一化（LN）、实例归一化（IN）、组归一化（GN）等核心方法。通过数学原理、适用场景、优缺点对比及实战建议，帮助读者理解归一化如何解决梯度消失、加速模型收敛、提升泛化能力，是深度学习调参与模型优化的必备知识。

本文提出两种轻量级自适应多模态融合技术——自动融合（AutoFusion）与生成对抗网络融合（GAN-Fusion），解决多模态数据异构性带来的上下文建模难题。AutoFusion通过压缩与重建机制保留多模态信息的关键线索；GAN-Fusion利用对抗训练学习互补模态的联合潜在空间，提升歧义场景下的判别能力。在How2、Multi30K和IEMOCAP数据集上的实验表明，本文方法在多模态机器翻译（

本文提出一种基于分布式深度强化学习（DRL）的多策略公交控制策略，旨在缓解公交聚集问题。通过综合考虑公交到达时间准确性、车头时距规律性和多智能体系统一致性，结合CAV技术获取的数据构建DRL环境，设计多策略融合方法优化公交运营。实验结果表明，该方法能有效减少公交聚集频率，提升运营效率，且在不同交通状况下表现稳健。

本文深入解析卷积神经网络（CNN）的核心原理及其在计算机视觉中的应用。首先介绍卷积与互相关的数学定义及在神经网络中的实际应用差异，接着从系统设计视角分析卷积的线性代数表示（托普利兹矩阵与双块循环矩阵）。

本文围绕卷积神经网络（CNN）可视化展开，介绍特征层学习内容、训练演化过程、消融分析方法及常见可视化工具，帮助理解网络各层特征提取机制与训练动态。

本文系统解析投资组合优化问题，基于Markowitz均值方差理论构建数学模型。通过股票历史收益数据分析，演示如何利用LINGO求解二次规划问题，确定最优资产配置比例。重点讨论无风险资产引入后的模型扩展，验证分离定理的实际应用。结合具体案例，对比分析不同期望收益率下的风险变化趋势，揭示投资组合优化的核心逻辑。

**摘要**：本文深入解析深度学习中的参数初始化技术，系统阐述其核心作用、常见方法及实践策略。通过数学原理、公式推导和案例分析，详细讲解随机初始化、Xavier初始化、Kaiming初始化等主流方法的适用场景与优缺点，帮助读者理解如何通过合理的参数初始化避免梯度消失/爆炸、加速模型收敛，是深度学习模型训练的关键基础技术。