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BTA | 朱佩江:Pallet项目,“细腰”链通互联网价值体系

现有的区块链从应用、智能合约、共同账本、共识网络绑死,每个链形成了独立垂直的封闭体系,当一个应用绑死在一个链上的时候,难以采用新技术,难以带着原有数据和资产迁移到新的链上。如何在不同平台的不同区块链上执行不同语言编写的智能合约?在2018年区块链技术与应用峰会BTA中国的 核心技术 分论坛,Pallet联合创始人朱佩江为大家带来了全新的Pallet项目,以及项目为什么做跨链,当前跨链的主要技术模式,Pallet项目的提出,以及 Pallet升级到Palleone,Pallet应用场景。 朱佩江:Pallet联合创始人,中关村区块链产业联盟秘书长。1998年毕业于清华大学电子工程系,长期从事网络、视频及区块链技术研究,曾担任某国家级研究机构研究所副所长,教授级高级工程师。 以下是BTA区块链技术与应用峰会演讲现场,朱佩

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生成式模型是无监督学习这一领域的一个重要话题。对于连续数据(如图片)的建模,自2014年生成式对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)发表以来,研究已取得了不少进展。然而,对于离散数据,特别是离散序列的建模与生成,针对这个问题的研究仍没有产生足够令人满意的突破。 对于这一类数据建模问题,经典算法如极大似然估计(Maximum Likelihood Estimation, MLE)很难称得上是理想的算法。在数据有限的情况下,它和生成式任务并不能完美地相适应。如下图,MLE等价于优化单侧KL散度KL(P||G): 由于KL散度不对称,对于预测中的失误,MLE这一目标函数能够给出比较好的惩罚进而给予纠正;但是对于潜在的生成失误,MLE并不能很好地起到作用。 针对这一问题,研究者们提出了序列生成式网络(

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