"真正的魔法不在于改变世界，而在于如何优雅地组织代码" —— 霍格沃茨首席架构师。• 🧳 独立包裹机制：每个子应用独立构建部署。- Rust/C++跨语言编译优化。• ⏳ 时空预加载：子应用提前准备。- WASI接口与宿主环境交互"- SIMD指令集性能突破。- 高效内存管理策略。

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图神经网络（GNN）是专门用于处理图结构数据的深度学习模型。与传统神经网络不同，GNN 能够捕捉节点之间的关系信息，广泛应用于社交网络分析、推荐系统、分子结构预测等领域。本文介绍了图神经网络的基本概念，并使用 PyTorch Geometric 实现了一个简单的 GCN 模型，完成了 Cora 数据集的节点分类任务。通过这个例子，我们学习了如何处理图数据、构建 GNN 模型以及进行训练和评估。

本文介绍了 SAC 算法的基本原理，并使用 PyTorch 实现了一个简单的 SAC 模型来解决 Pendulum 问题。通过这个例子，我们学习了如何使用 SAC 算法进行连续动作空间的策略优化。在下一篇文章中，我们将探讨强化学习领域的重要里程碑——算法。敬请期待！代码实例说明本文代码可以直接在 Jupyter Notebook 或 Python 脚本中运行。如果你有 GPU，代码会自动检测并使用

基于模型的强化学习（Model-Based RL）通过构建环境动态模型，在虚拟环境中进行轨迹规划和策略优化。算法实现了基于模型的强化学习，展示了其在连续控制任务中的高效性。希望本文能帮助您掌握基于模型的强化学习核心方法！：使用多个神经网络建模环境动态，捕捉不确定性。：通过交叉熵方法（CEM）生成最优动作序列。构建概率集成模型（5个独立神经网络）添加更复杂的环境模型（如 LSTM）：17 维向量（关

包含。

长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），通过门控机制解决传统 RNN 的梯度消失问题，擅长捕捉长期依赖关系。遗忘门：决定丢弃哪些信息。输入门：更新细胞状态。输出门：决定输出的隐藏状态。本文介绍了时间序列预测的基本概念，并使用 PyTorch 实现了一个简单的 LSTM 预测模型。通过这个例子，我们学习了如何处理序列数据、构建 LSTM 模型以及进行训练和预测。在下一篇文章中，

本文介绍了 TD3 算法的基本原理，并使用 PyTorch 实现了一个简单的 TD3 模型来解决 Pendulum 问题。通过这个例子，我们学习了如何使用 TD3 算法进行连续动作空间的策略优化。在下一篇文章中，我们将探讨更高级的强化学习算法，如 Soft Actor-Critic (SAC)。敬请期待！代码实例说明本文代码可以直接在 Jupyter Notebook 或 Python 脚本中运行

本文介绍了生成对抗网络的基本概念，并使用 PyTorch 实现了一个简单的 GAN 模型来生成手写数字图像。通过对抗训练，生成器能够生成越来越逼真的图像。我们将使用 PyTorch 构建一个简单的 GAN 模型，并在 MNIST 数据集上训练生成器生成手写数字图像。生成器试图生成越来越逼真的数据，以欺骗判别器。判别器试图区分真实数据和生成器生成的虚假数据。随着训练的进行，生成器生成的图像会越来越逼

本文介绍了 SAC 算法的基本原理，并使用 PyTorch 实现了一个简单的 SAC 模型来解决 Pendulum 问题。通过这个例子，我们学习了如何使用 SAC 算法进行连续动作空间的策略优化。在下一篇文章中，我们将探讨强化学习领域的重要里程碑——算法。敬请期待！代码实例说明本文代码可以直接在 Jupyter Notebook 或 Python 脚本中运行。如果你有 GPU，代码会自动检测并使用