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  • 服务器空间商,经常会说自己服务器有多少多少G防御,这个防御是什么意思呢? 其实一个网站建好后,通常会有各种各样漏洞,导致黑客可以入侵网站修改网站数据、植入病毒和木马,但是这些漏洞通常都可以通过第...

    服务器空间商,经常会说自己的服务器有多少多少G的防御,这个防御是什么意思呢?

    其实一个网站建好后,通常会有各种各样的漏洞,导致黑客可以入侵网站修改网站数据、植入病毒和木马,但是这些漏洞通常都可以通过第三方的检测工具和服务器安全软件来解决。除非遇到非常厉害的黑客,经过安全强化措施的网站是很难入侵的。

    但是,这并非意味着一个经过安全强化的网站就真的高枕无忧了。一个网站如果做得很好,甚至是某个行业的龙头老大,都没法避免遭受DDOS攻击。除了DDOS攻击外,CC攻击也是经常会遇到的攻击类型。其中CC攻击可以通过路由策略等软硬件手段可以防护,而DDOS攻击则是完全真实的访问请求,理论上除了硬扛外没有防护办法。所以,大部分人一旦遇到DDOS攻击,除了迁移网站外,没有别的办法。可是如果你的网站域名不改,攻击者很快又会找上门来。

    解决DDOS攻击的问题,办法是租用高防服务器,这些高防服务器配有超大冗余带宽,在遭遇攻击的时候可以调用带宽抵抗,缺点是成本太高。另外一个办法就是高防CDN,将网站服务器源IP隐藏,网站内容分别缓存在网络上的CDN服务器上,攻击者就找不到攻击目标了,而且有非常多的服务节点可供切换。

    showtooltip整理。

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  • 原文传送门Wu, Cathy, et al. "Variance reduction for policy gradient with action-dependent factorized baselines." arXiv preprint... (ICLR 2018)特色Baseline policy gradient 类方法一个重要减小方...

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    原文传送门

    Wu, Cathy, et al. "Variance reduction for policy gradient with action-dependent factorized baselines." arXiv preprint arXiv:1803.07246 (2018). (ICLR 2018)

    特色

    Baseline 是 policy gradient 类方法的一个重要的减小方差的手段,这里针对行动可以拆分为若干个条件独立部分的情形,提出了更进一步减小方差的方法。该方法仍然可以保持bias-free。我主要是想随便找篇文章看看 policy gradient 类方法应该如何分析方差。

    过程

    1. baseline不改变策略梯度的期望

    我们先来看只依赖于状态的baseline(通常我们所说的baseline)

    0a5dcca7b7fb96f7571b65e1542ae37a.png

    如果

    无关,那么等式左边为零,这就是baseline不改变策略梯度期望的原因。

    555f217283371562ab6605a71a1f1e43.png

    2. 最优baseline

    baseline不改变策略梯度的期望,但是能够改变它的方差,我们期望能够找到一个最优的baseline使得方差最小。

    策略梯度写为

    e1f2d4e7eefef1abeff35f06058aa13f.png

    把期望里面的梯度看做一个随机变量

    f13cb4df4bec06ff07160c2af9ac7570.png

    ,分别是含
    和含
    的两项。

    策略梯度的方差可以写为(文中写漏了一项,还需要加上

    ,即本身加baseline之前的方差,不过后面求导就没了,不影响;另外期望下标
    代表的是
    ,因此
    应该写在期望里面)

    7ac5026e80ea44e47d7cd44a9c31c323.png

    令方差的导数为零,可以求导最优的baseline。(上面的方差是对于所有

    求的期望,每一项是一个二次型,因此对于任意一个
    ,都要使得该二次型最小,即导数为零;由此,下面公式中期望下标
    应该去掉)

    6479fab11b20c010016a430f90973524.png

    在平常使用中,我们并不使用这个计算比较困难的baseline,而是使用

    。这做了
    相互独立的假设(注意到它们都含有随机变量
    )。

    3. Action-dependent baseline

    首先观察到很多情况下,action存在这样的结构

    a446abd58a60d24279cbee93f9558be3.png
    • 连续控制的时候,常使用协方差矩阵仅有对角项的多元高斯分布,这时候action的各个维度就可以写为这样的形式;
    • 多智能体强化学习里,如果各个智能体的执行是非中心化的,那么各个智能体之间的行动也可以写成这样的形式;

    在这种结构下,可以把梯度拆成多个部分的求和

    ed95c5188aff87a429851707ee2d0df3.png

    各个部分使用不同的baseline,规定每个部分的baseline只需要不和action对应的这部分有关就可以,即规定

    ,其中
    表示行动中不含
    的其他部分。这是因为

    e23f14529168ebdd6dc63fd12999e740.png

    由此,我们可以得到含有action-dependent baseline的策略梯度

    d41fddf5d7f3ba24e71216345c975333.png

    4. Optimal action-dependent baseline

    最优的意思就是方差最小,分析方式和前面类似,不过为了抵消掉交叉项,需要做如下假设

    72ab2950977efe8cc6282746ad2a7a0d.png

    该假设说明行动中的不同部分被不同部分的策略参数影响。

    策略梯度可以看做如下若干部分的梯度求和

    a7922ddeb22f0694268a5ab68256d22c.png

    各个部分的随机梯度向量

    1b7e2b8a55ca1077f86288fe60fc955b.png

    把方差写出来

    e6eda6bbc5b9aba1539bae0175f296b7.png

    其中

    5d2c64efbfa74210aa8c581b01dc9894.png

    (33)里面第二项由于前面的假设消掉了,

    和baseline无关,后面我们要对于baseline求导数,因此这一项也没啥用。由此,我们可以看出根据action分成若干部分之后,其方差也是若干部分简单加和。

    我们来看单一

    一项等于什么。

    d93551f533acb569c1b68b0e9fc0135a.png

    对其求导为零,可以得到最优的baseline。

    c08ddce2ff40b64174dca6aff5265797.png

    5. 选择一个方便计算的action-dependent baseline

    和state-dependent baseline类似,我们推导到最优的baseline,但是出于practical的考虑,一般使用

    作baseline。文章提出了几种practical的action-dependent baselien。
    • Marginalized Q baseline:即使用
      作为baseline,其好处是它对于方差的减小程度近乎最优的action-dependent baseline。实际中可以估计一个
      然后再做marginalization,得到相应的
      个baseline。
    • Monte Carlo Q baseline:估计到一个
      之后,要做marginalization需要通过蒙特卡洛采样得到,即

    2bd981e7ac9844d4b9f5d77dc65de1b4.png
    • Mean marginalized Q baseline:如果估计到的
      是一个神经网络表示的话,蒙特卡洛采样要求需要把该神经网络向前传播若干次,这比较耗费计算量;这里把它用均值代替,这样只需要正向计算一次了

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    一、监督学习

    监督学习是指对已经打好标签的训练样本进行学习,目标是对训练样本集之外的数据进行预测的学习方式。

    比如我们高考做考试题,标准答案已经有了,我们只需要记住这些答案,下次碰到了,知道1+1应该是等于2,就可以了。

    常见的监督学习算法有:支持向量机(SVM),KNN,决策树,朴素贝叶斯,逻辑回归。

    监督学习
    常见的应用场景:

    • 1)垃圾邮件的识别。给到一个邮件,分辨出来这个邮件的类别:1 垃圾邮件,2 正常邮件

    • 2)文本情感分析。给出一条评论,分辨出来这条评论的倾向:1 褒,2 贬

    • 3)图像内容识别。给出一个图片,分辨出来这个图片是一个什么物体:猫、狗、人、车子等等

    • 4)票房预测。给出一个电影相关的数据,运行出来结果数值:具体的数字

    • 5)房价预测。给出一套房产相关的运行出来结果数值:具体的数字

    二、无监督学习

    无监督学习是指对没有打标签的样本进行学习,目标是发现训练样本的中的结构性知识。在这里,学习的样本是没有标记的。

    比如我们去看画展,虽然对绘画流派一无所知,但我们也会根据自己的感受,去把画分成不同种类,即使我们不知道什么是抽象派,什么是写实派,也能根据画的特点把这两种类别的画进行区分。

    常见的无监督学习算法有:聚类,PCA、生成对抗网络。

    无监督学习

    常见的应用场景:

    • 1)新闻的聚类。给出一批新闻,把这些新闻划分出不同的类别。

    • 2)类似用户的挖掘。给出一批用户,分析出哪些用户比较相似。

    三、半监督学习

    半监督学习是指训练数据的一部分是有标签的,另一部分没有标签。这里是基于这样一个规律:通过一些有标签的局部特征和更多没有标签的整体分布就能得到比较好的识别效果。

    这主要是因为对数据进行标记的代价有时很高,比如在生物学中,对某种蛋白质的结构分析或者功能鉴定,可能会花上生物学家很多年的工作,而大量的未标记的数据却很容易得到。

    常见的半监督学习算法:TSVM,S3VM,生成式方法,半监督聚类。

    半监督学习

    常见的应用场景:

    • 1)医疗影像

    • 2)金融风控

    四、强化学习

    强化学习是指没有任何的标签,但有一系列的奖励和惩罚规则,计算机通过不断尝试,从错误中学习,最后找到规律。

    比如我们小时候玩的一个捉迷藏游戏,你的朋友会事先藏好一个东西,当你离这个东西越来越近的时候,你朋友就说热,越来越远的时候,你朋友会说冷。冷或者热就是一个奖惩函数。我们通过这个函数反馈的信息,不断调整自己的策略,最后赢得我们的游戏。

    常见的强化学习算法有:Q-learning、Sarsa、Deep Q Network、Policy Gradient

    强化学习

    常见的应用场景有:

    • 1)著名的 AlphaGo下围棋

    • 2)优化跨渠道营销和实时投标在线广告系统

    • 3)工业机器人产品

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空空如也

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