CS共识网络联手老邱2020顶峰之作火爆对接中

（对接唯暗号：emily131488888）

到目前为止，无论是宗教、国家、美元、比特币还是商业品牌，我们所知的所有共识形式，都是以个人的独特意识为基础，也就是说，共识的基础就是个体内的想法——赞同或者不赞同这个共识。然而，这种个人意志并不是那么的稳定，随时都有可能在发生转变。今天喝星巴克，但明天却选择Costa；今天购买LV提包，明天换成爱玛仕；今天安装了Facebook，明天因为不够隐私卸载；今天想买颗钻戒求婚，明天却决定继续单身；对于美元或BTC这样的货币，个体的共识更是随时都在变化，这秒买，下秒就可能卖出。随着共识群体的增大，个体意志的转变在数据中可能会相互抵消，影响逐步减弱，但这种不确定性，却极大地限制了共识的增涨！当个进共识的同时却有另个退出，使得共识增涨速度下降。

连接算发！共识络连接算更像是种神经络结构，存在交叉关系，同时持多组游离状态的平神经络的存在。链接上的所有的户通过地址与其他户建共识连接，并将共识连接同步到共识络链的神经！网络中，创建关系时，需要双达成致并付个约定的共识费来完成络算关系的组建。

从每个共识连接开始，按照该共识的价值，向连接两端的节点发送相应的算，并沿着共识连接络继续传播，每传播层，算会衰减1/6。当算衰减到于10，就不再继续，或者作为通道的共识连接价值低于该次传播衰减后的算，则该路径上的算传播也将中断。以每条共识连接作为个传播起点进计算，共识连接双将共识价值向其他所有连接进传播（每有条连接关系，建条传播线，下个接收到传播的户也会向其所有连接进传播，衍新的传播线）。

缩短路径，算发最优化！同样，增加算法传播算法，共识连接的强度不仅会增强，其数量也会变得越来越多，因为每传播层，算都会衰减1/6，那为什么不去建条新的更直接的共识连接，缩短路径，获得衰减之前更的算呢？这，就是连接数量“成”的动！

算法奖励随着传播层级的增加衰减，户为了算收益最化，会尽量选择共识价值的对象建连接。这种策略是个贪婪函数（greedy function），通过收集和传播所看到的算奖励来估计价值，直到达到传播末端。然后通过在所需的状态 -为对上展开所获得的价值函数来构建策略或规划。户会动根据这个策略优化传播路径，最终实现算收益最化。

共识络Consensus Societ还可以利机器学习在价值传播络中寻找预期回报最化的路径，价值迭代算法对算奖励进结构化预测。价值迭代模型可以展开为个图卷积络， 节点是传播时可能经过的户，边代表根据户可能建的共识连接。价值迭代算法由个嵌函数定义：，其中? ?由模型决定，为价值迭代模块的深度：

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编译者/作者：互联网小伍

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