俄罗斯遭禁赛4年:贾跃亭破产重组再起波澜:又一债权人明确反对

发布时间:2019年12月12日 07:22 编辑:丁琼
3月12日,十二届全国人大四次会议在梅地亚中心多功能厅举行记者会,邀请中国人民银行行长周小川、副行长易纲、副行长兼国家外汇管理局局长潘功胜、副行长范一飞就“金融改革与发展”的相关问题回答中外记者的提问。图为周小川答记者问。 中新社记者 金硕 摄??宋祖儿恋情疑曝光

亨利·基辛格:“修昔底德陷阱”其实很多美国人都不知道是什么概念,原来可能也没有太听过,当然现在已经被得到了广泛的宣传,这个概念主要是讲到一个新兴国家在崛起的时候早晚会同现有的守成的大国之间发生对抗,甚至战争,这种战争最终的结果是不可避免的,大家也在思考这样一种概念是如何适用于中美关系或者中美关系之间是否会出现这种修昔底德陷阱。高以翔爸爸摔倒

首先来看外观,新HTC One机身正面拥有一块英寸超大触摸屏,分辨率也是达到了1080p全高清级别,高达468PPI的像素密度是目前市售的机型中最高的,可想而知在屏幕显示方面的细腻程度。整体机身采用了一体成型技术,保证了良好的握持感。湖南卫视跨年官宣

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。吉喆因病去世

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