29日四星连珠天象:邮储银行:1.19亿股新股遭弃购 弃购金额超过6.53亿

发布时间:2019年12月06日 19:17 编辑:丁琼
网易公司管理层将于美国东部时间2011年5月18日星期三晚上9时(北京/香港时间2011年5月19日星期四早上9时)召开电话会议,网易管理层将在电话会议中讨论公司季度和年度财务和运营状况并回答问题。易烊千玺参加军训

谷歌开发的人工智能围棋程序AlphaGo是如何用“大脑” 下棋的呢?你认为谁会赢?看完解读,去文末投票亮出观点吧。伦敦北部传爆炸声

从中美关系的发展史看,中美之间,我们中国没有侵略过美国,从来没有,中美之间间接的打过仗,刚才博士提到朝鲜战争,两国之间没有直接的开展,没有这种历史,而且我最近翻了一下历史,45年前,当年基辛格博士同尼克松总统一起打开中没关系大门的时候,从那个时候起实际上两国老一代政治家就为中美新型大国关系的构建打下了一个基础。可能大家都没太注意,我最近因为翻了一下过去的历史,我念两段当时他们讲的话。曼城2-2纽卡

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。广州地铁发生塌陷

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