湖北献血大王去世:孙宇晨微博疑似被封 曾因炒作巴菲特午餐发致歉信

发布时间:2019年12月15日 19:25 编辑:丁琼
昨日,记者又根据该车牌号登记的电话号码拨打过去,对方无人接听。此后,一位自称是该车牌号车主朋友的女士回拨电话称,该车主确实有一辆红色法拉利,至于是否为涉事法拉利车,该女士表示不清楚。沙特女性获新权

资料显示,马化腾在12月2日以港元的价格减持了腾讯控股330万股股份;12月3日,马化腾以港元的价格减持了腾讯控股约201万股股份;12月4日,马化腾以港元的价格减持腾讯控股880万股股份;12月5日,马化腾以港元的价格减持腾讯控股1100万股股份。广厦男篮被罚100万

其中Policy Network用来在Selection和Expansion阶段,衡量为每一个子节点打分,找出最有希望、最最需要预先展开的那个子节点。Policy Network网络的训练,是通过观察其他人类之间对弈的棋局来学习的,主要学习的目标是:“给定一个棋局,我接下来的一步应该怎么走”?(这是一个静态的过程,不用继续深入搜索更深层的子节点)为此,AlphaGo先读取KGS(一个网络围棋对战平台)上面近16万局共3000多万步的人类走法,通过Supervised Learning的方法,学习出来一个简单的SL Policy Network(同时还顺便训练出来Simulation阶段用来一路算到决胜局使用的Rollout Policy)。然后基于这个在人类棋局上学习出来的SL Policy Network, 使用强化学习(Reinforcement Learning)的方法通过自己跟自己对弈,来进一步优化Policy Network。这么做的原因,一个可能的原因是通过人类棋局学出来的SL Policy Network,受到了人类自身能力的局限性的影响(KGS棋局中包含了很多非专业棋手,实力层次不齐),学不出特别好的策略来。那不如在此基础上,自己跟自己打,在此过程中不断学习不断优化自己的策略。这就体现了计算机的优势,只要不断电,计算机可以不分昼夜不断自己跟自己下棋来磨练棋艺。RL Policy Network初始参数就是SL Policy Network的参数,但青出于蓝而胜于蓝,实验指出RL跟SL策略对弈,RL胜率超过80%。RL Policy Network也是最终应用在实际对战过程中MCTS Selection阶段的策略。曝马蜂窝裁员40%

重组公告显示,此次重组是中国电子“二号工程”战略的重大举措,拟通过本次重组,推动企业全面深化改革,优化资产和业务结构,提升公司盈利能力和上市公司质量,实现优质军工资产证券化,并通过募集资金实现相关产业的聚合快速发展,原有上市公司的业务将全面重塑。法官直播带货

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