东北证券董秘离世:开盘:恐慌指数创7周新高 美股低开道指跌逾300点

发布时间:2019年12月10日 04:59 编辑:丁琼
如果把公司比作商业世界里的军队,那么兵力、机动力和冲击力是至关重要的三要素。只有速度越快,这支军队的机动性才会更高,冲击力才会更强,才能以超过对手反应的速度去赢得胜利,正所谓“进而不可御者,速也”。网曝张亮假离婚

百姓网成立于2005年3月1日,是国内最早的分类信息网站之一。根据《公开转让说明书》,2014年百姓网实现营业收入8981万元,净亏损3884万元。去年6月拆除VIE架构时,百姓网获得了22亿元融资,彼时估值超过40亿元。申花足协杯夺冠

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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。网曝华少将辞职

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