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DeepMind提出关系RNN:构建关系推理模块,强化学习利器

基于记忆的神经网络通过利用长时间记忆信息的能力来建模时序数据。然而,目前还不清楚它们是否有能力利用它们记得的信息进行复杂的关系推理。 在这篇论文中,DeepMind和伦敦大学学院的研究人员首先证实一种直觉想法,即标准的记忆架构在一些涉及关系推理的任务上很困难。然后,研究者通过使用一个新的记忆模块——Relational Memory Core(RMC)——来改进这种缺陷,该模块采用multi-head dot product attention来允许记忆交互。 最后,研究者在一系列任务上测试RMC,这些任务可以从跨序列信息的更强大的关系推理中获益,并且在RL领域(例如Mini PacMan)、程序评估和语言建模中显示出巨大的受益,在WikiText-103、Project Gutenberg和GigaWord数据集上获得state-o

干货:一种基于SDN的服务器负载均衡方案

网络已经成为许多商业的支撑脊柱,世界网络中每天都有新的设备加入,致使网络规模巨大化。众多的网络设备不仅意味着需要投入更多的资源,且使网络结构越加复杂化,管理难度增大且易错。为了避免网络管理错误的发生,一种新型的网络架构出现,即软件定义网络(Software Defined Networking,SDN)[1]。SDN技术旨在实现控制层与数据层面的分离,而控制层是物理上集中的一系列控制器。这些控制器通过开发一系列应用能够检测和管理网络行为,实现网络可编程化。SDN可以实现各种传统物理网络的功能,如负载均衡。软件定义网络中的控制器通过改变数据平面交换机的流表项来调整受影响的流到冗余路径上传输,从而避免网络资源被过度占用[2]。 在云场景中,LBaaS(Load Balancing as a Service,负载均衡即服务)是Openstack[3]云计算平台已经投入研究的负载均衡解决方案。但是,它搭载的Openstack项目——网络和地址管理(Neutron)仅能实现指定目标的网络访问。在大型云应用场景中,LBaaS并不能支撑起负载均衡业务。于是,Openstack中将SDN作为Neutr...

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