激活函数（一）：Sigmoid函数

于是**量化感知训练（QAT）**与**知识蒸馏**成为标配。本文从AMLA 2026收录的热点方向出发，结合**PyTorch 2.0.1**与**TensorFlow 2.12**的最新实践，展示高级机器学习在工业4.0环境下的技术突破与工程代码。以经典的 **DQN（Deep Q-Network）** 为例，其状态空间可包含关节角度、目标坐标、障碍物距离，动作空间为关节速度增量。- **TFLite INT8量化**：单次前向 1.4 ms，精度下降1.5%，满足工业机器人控制周期（≤5ms）。