李雅普诺夫函数 V(x)V(x)V(x) 满足：李导数 V˙(x)<0\dot{V}(x) < 0V˙(x)<0 ⇒ 系统稳定强化学习中通过世界模型近似李导数：V˙(x)≈Ex^′∼fξ(x,u)[V(x^′)]−V(x)\dot{V}(x) \approx \mathop{\mathbb{E}}_{\hat{x}' \sim f_\xi(x,u)} \left[ V(\hat{x}') \rig

IP地址计算

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）依托局部感受野参数共享提取局部特征，最早用于图像领域，后拓展至NLP、语音、时序分析。循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）通过递归隐藏状态逐时序处理序列，当前时刻输出同时依赖当前输入与历史记忆。htfxtht−1ht​fxt​ht−1​自注意力机制直接计算序列任意两个元素的关联度

在上一节Encoder-Decoder架构中，我们已经知道：Xx1​x2​⋯xT​到Yy1​y2​⋯yN​的映射问题。因此：yfx无法直接处理。

在计算总时延时，我们需要考虑和。发送时延是数据块从结点 A 发送到链路上所需的时间，传播时延是数据在链路上从结点 A 传输到结点 B 所需的时间。