洛阳失联女孩遇害:一等功臣李燕曦:每一次飞行都是阅兵标准

发布时间:2019年12月14日 00:37 编辑:丁琼
中国领先的互联网技术公司网易(NASDAQ: NTES),今天宣布了公司截止到2002年12月31日的第四季度财务报告和2002年年度财务报告。袁咏仪帮儿子澄清

3月31日晚间,一汽夏利发布了2014年年报:去年实现营收亿元,亏损亿元。2013年,一汽夏利亏损亿元。呈现出“卖2元,亏1元”的尴尬局面。广州地铁发生塌陷

所有程序性游戏里,围棋被认为最反映人类智以言说的智慧。围棋规则简单,可能性近乎无穷。下过棋的人都知道,围棋几子落定就能建“场”,几招过后形成“势”,至于几子抢先、局部输赢并不必然影响大局,建立弃子是很常用的策略。至于能不能看出,或者能看多远,则充分反映了棋手的棋力。美联储利率不变

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。南京高校强制晨跑

责任编辑:丁琼

热图点击