DeepSeek × 时间序列 :DeepSeek-TS,基于状态空间增强MLA与GRPO的时序预测新框架
DeepSeek-TS 是一种创新的多产品时间序列预测框架,结合了 DeepSeek 中高效的多头潜在注意力(MLA)和群组相对策略优化(GRPO)技术。该框架通过扩展 MLA 提出 MLA-Mamba,允许潜在特征通过非线性激活的状态空间模型动态演变,提供自适应记忆以适应趋势变化。同时,通过 GRPO 引入智能决策过程,持续改进预测,有效响应销售模式的突变。实验结果显示,DeepSeek-TS 在建模复杂的产品间关系和适应非线性动态方面表现出色,显著优于经典的 ARMA 模型和标准的基于 GRU 的网络。
SRMT:一种融合共享记忆与稀疏注意力的多智能体强化学习框架
自反射记忆Transformer (SRMT) 是一种面向多智能体系统的记忆增强型Transformer模型,通过共享循环记忆结构和自注意力机制,优化多智能体间的协同效率与决策能力。SRMT在复杂动态环境中展现出显著优势,特别是在路径规划等任务中。实验结果表明,SRMT在记忆维持、协同成功率及策略收敛速度等方面全面超越传统模型,具备广泛的应用前景。
《深度剖析Q-learning中的Q值:解锁智能决策的密码》
Q-learning是强化学习中的重要算法,其核心是Q值,即智能体在特定状态下采取某一动作后预计能获得的长期累积奖励。Q值如同“智慧密码”,指导智能体做出最优决策。通过贝尔曼方程更新Q值,智能体能在探索与利用之间找到平衡,逐渐学习到最优策略。在简单场景中,Q表可有效存储和更新Q值;而在复杂场景如自动驾驶中,则需借助深度神经网络近似Q值函数,推动强化学习在实际应用中的突破。