足协杯决赛:环球时报社评:西媒"无视"新疆纪录片 说明了什么

发布时间:2019年12月08日 11:30 编辑:丁琼
这在日本包括中国的同行看来实在难以效仿,尤其是宫崎骏这样的造神运动已经为市场酿造出了难以否认的榜样之后,再去转换观念在大师面前谈论资本无疑就有些过于充斥着腐蚀性和侮辱性了。李维嘉怼偷拍网友

三星GALAXY Note系列的推出开启了手机巨屏时代,并占据了巨屏机市场半壁江山,刚刚上市的GALAXY Note3再度发力将屏幕升级至英寸,从整体性能和气质上来看,除了iPhone 5S恐怕再没有谁能与这位“巨无霸”比人气了吧。目前,该机售3499元。首辆飞行汽车亮相

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。湖南烟花厂爆炸

(1)芬兰中间党(Centre Party of Finland):1906年成立。以建立平等和公正的社会为目标,对内反对政治经济权力垄断,主张保障农林业在国民经济中的地位,维护中小企业和农业生产者的利益;对外主张实行积极的和平外交政策,重视与北欧和波海地区国家的关系。现有党员20余万。主席尤哈·西皮莱(Juha Sipil , 2012年当选)。娜扎回应英语争议

责任编辑:丁琼

热图点击