朱丹叫错陈立农:"邦交"断几个台当局才会改?台"外长"的回应很尴尬

发布时间:2019年12月16日 08:59 编辑:丁琼
至于处于风口浪尖的李世石,细究起来也与“悲情”无关。如果说AI超越人类是早晚都会实现的事实,李世石便是恰巧被选作演绎历史的棋子;可以肯定的是,在习惯了AI超过人类这一事实的数十年后,并没有人还记得李世石的屈辱——就像现在没人认为博尔特跑不过飞机是一件十分“屈辱”的事情一样。国足vs韩国

而对于市场意见分歧较大的创业板来说,西部证券表示,从估值的角度来看,创业板平均市盈率目前已接近2014年中期的水平,虽然与上证50相比,其估值明显偏高,但在经济转型与产业升级背景下,创业板的高估值具有一定合理性,后市继续大幅调整风险并不大。女子控诉王子性侵

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。杨洪武因心梗逝世

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