支付宝崩了:马杜罗宣布将访俄罗斯:与我们的朋友普京会晤

发布时间:2019年12月07日 15:36 编辑:丁琼
一个多月后,玄武公安分局经案大队将该公司负责人许某及其同伙抓获。原来,许某的公司早已倒闭,并欠下巨额债务。为了还债,她在南京、天津、上海、武汉、常州等地开设办事处,进行非法吸收公众存款活动。许某确实有安徽十大名媛称号,不过那是曾经了。劳荣枝押解回南昌

4月15日,李克强总理主持召开经济形势座谈会。座谈会邀请了10位专家和企业负责人。李克强与他们充分互动,在这个过程中,有一个话题引起了广泛的关注,那就是中国的手机流量费是不是太高了。音乐人黎小田病逝

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。邓超孙俪家添新丁

其他信息 截止至2008年12月31日,网易的现金和定期存款为56亿元人民币(亿美元),2007年同期为42亿元人民币(亿美元)。2008年第四季度经营活动产生的现金流为亿元人民币(7,530万美元),上一季度和2007年同期分别为亿元人民币(7,270万美金)和亿元人民币(6,250万美金)。范冰冰为李晨庆生

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