参考消息

苹果涨近6% 时隔近3个月市值重回一万亿美元

2019年09月20日 13:17 来源:参考军事 责任编辑:董磊

核心提示:报道称,《哪吒》为什么这么多人喜欢 为什么成年人看了会哭?

参考消息网2019年09月20日 13:17 人民日报正告乱港暴徒:出来混 总要还的而到了残局,虽然mcts不是穷举,但是由于搜索的速度加快,从而模拟对局变多,从概率上来看趋近最优解,而人类高手总有算错算漏的可能性,所以这是劣势。而中局就比较复杂,需要平衡搜索和局面判断,我认为alphago借助搜索能稍微超过一流高手但会弱于顶尖高手甚至可能出现明显的弱手。所以也是李世石需要下的强硬并扩大先手的地方。

北京朝阳区互金协会公布19家失联P2P网贷机构其中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。

好用不贵是王道 1500元价位超值手机精选4月13日,84岁的贵州天柱县人周德英终于等来了一个让她兴奋的消息—贵州省检察院向贵州省高院发出再审检察建议书,认为她儿子杨明在1995年杀人一案“事实不清,证据不足”。

明确21项任务清单 市场化法治化债转股增量扩面提质根据上海凯石财富基金销售有限公司(以下简称:“凯石财富”)与广发基金管理有限公司(以下简称:“本公司”)签订的代销协议,本公司决定自2016年3月3日起通过凯石财富代理销售以下基金:

本文系转载,不代表参考消息网的观点。参考消息网对其文字、图片与其他内容的真实性、及时性、完整性和准确性以及其权利属性均不作任何保证和承诺,请读者和相关方自行核实。

精品推荐

排行榜

  1. 1日韩贸易争端下沉:抵制日货 韩国民众态度坚决
  2. 2午盘:市场下注联储今年仍会降息 美股午盘上扬
  3. 3联讯策略:后续市场看点在三个方面
  4. 4一些地方房贷利率近期回弹 未来房贷利率会上调吗
  5. 5聪明钱紧盯 ETF成主题投资追涨利器
  6. 6App排名刷榜猫腻:一条好评8毛钱,一个下载量2.2元
  7. 7新华社财经观察:坚持"房住不炒"显中国经济调控定力
  8. 8科迪集团陷危机:乳业欠巨额奶款 科迪速冻欠薪停产
  9. 9新华保险:上半年公司净利润同比预计增加80%左右
  10. 10核航母被东风21D击中结果会怎样?美军做了一个测试