瑞华踩康得新、辅仁两雷 审计失灵责任认定性命攸关

2019年09月20日 05:12 千龙网

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快三抓豹子 儿子和他的正厅级父亲先后被诉 都涉非法持枪

广西贺州一大客车侧翻致5死14伤 司机未酒驾三星S7是三星最新推出的一款智能旗舰机,其采用了无边框设计概念,看起来非常惊艳。三星S7采用了英寸触摸屏,配置了1200万像素后置摄像头和500万像素前置摄像头,即使在弱光的环境下,其依然能够灵敏的感应光线变化,捕捉清晰瞬间,强大的夜拍功能深受消费者的喜爱。

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。新闻标题}

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从前几日樊麾的口述可以看到,他在2015年11月就败给AlphaGo,但是保密协议规定他不能对外透露。而等到2016年1月Nature杂志刊登了Google研发成功基于深度学习的围棋机器时才公布此事,两事情碰到一起互相佐证迅速引爆了媒体的关注。

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不过Moto 360二代的带来却依然获得了大批用户的关注。就在前不久,Moto 360二代又新增了一个型号——Moto 360 Sport版,就是大家常说的运动版。

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责任编辑:李红英

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