股价低于1元*ST华信可能终止上市 A股诞生65只准仙股

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2019年09月20日 19:47来源:快三豹子后边
 

  本报北京时间:2019年09月20日 19:47(记者李心萍)记者从人人快三投注-人工智能专家曾预计,电脑要战胜人类职业围棋选手至少还要10年时间。但去年AlphaGo战胜了欧洲围棋冠军后,人们的看法改变了。此后,AlphaGo的性能在不断提高。哈萨比斯称:“我们对这个历史时刻感到非常激动,我们对AlphaGo的表现非常满意。”(木秀林)法国逆转澳大利亚

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。俄罗斯调查委员会日前也公布了有关马航MH17航班坠毁事件关键证人的信息。据悉,该证人来自乌克兰空军,他指证称,事发当天有乌克兰空军战机起飞执行任务,而客机坠毁或有可能与乌军飞机执行任务有关。路子宽增肥救父


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(责编:冯粒、袁勃)
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