全球首例共享母亲:美国威胁意大利不要和华为合作,意外长自信回应

发布时间:2019年12月11日 12:54 编辑:丁琼
到底是哪里出了问题呢?简而言之:烧钱。烧钱是个复杂的问题,但硅谷里的公司都不怎么担心这个问题,因为在经济发展良好的时候,他们很容易得到投资。梅西帽子戏法

我们这个团队相对来说还算比较稳定,绝大部分猪十戒人都还在我们的公司,还有猪九戒、猪八戒甚至更多,只要你到猪八戒的话,我们会给他定制一颗金戒指,今年的猪八戒加冕仪式就放在我们10周年的庆典上,人力资源正在去定制猪八戒的金戒指,这是元老这一代。内地票房破600亿

他表示,过去一个时期,中国经济经历了深刻调整。主要表现在:1、经济增速在波动中持续下行。2011年经济增速从两位数跌入个位数,2015年继续回落到%,为1990年以来最低。但增速放缓符合增长阶段变化的内在逻辑。过去5年中国经济年均增长%,与高速增长阶段结束前5年日本(%)和韩国(%)相比,中国经济增速回落是一个相对缓和的过程。陈乔恩承认恋情

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。高以翔爸爸摔倒

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