杨洪武因心梗逝世:江苏拟对响水爆炸责任企业和安评中介联合惩戒

发布时间:2019年12月16日 05:46 编辑:丁琼
2、围棋界影响。如若不加以舆论放大,这场战役后影响最大的本应是围棋界。被人类思维固化的围棋界,经此一役已然被颠覆价值观,盘中诸多职业九段对AlphaGo行子的质疑,最终可能都将转换为对运动的反思。这样的场景其实对熟悉围棋史的人并不陌生——上世纪四十年代和五十年代,“昭和棋圣”吴清源一度称霸日本围棋界,其诡异的棋风以及提出的全新围棋布局理论、序盘下法等,此后大为扩宽了围棋手的棋路。宜宾煤矿透水事故

两位新董事分别为前摩根士丹利医保和生物技术领域银行专家凯瑟琳·弗里德曼(Catherine Friedman),及前博通首席财务官埃里克·布兰特(Eric Brandt)。两人将顶替前董事马克斯·莱文奇恩(Max Levchin)和查尔斯·施瓦布(Charles Schwab)于去年离职后留下的空缺。老人斗舞式文骂

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。保罗晃晕戈贝尔

4月13日中午12时许,安徽省宿州市泗县二中北门发生一起暴力殴打中学生的恶劣事件。据知情人士称,该名施暴的中年男子是一名开发商,男子抽掉学生皮带,并脱下学生裤子,学生被打得面目全非。目前宿州泗县公安在线称,已经介入调查。人民币兑美元

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