苹果在华销量大降:卡塔尔二季度GDP萎缩1.4%

发布时间:2019年12月15日 23:37 编辑:丁琼
实战中李世石率先出手夹死了这两颗已经含在嘴里的白子,但AlphaGo敏锐地捕捉到了大场,左上角点三三巩固自己的大本营。当时局势还是黑棋占优,AlphaGo第86手在左下方三路绞断黑棋,被众多观战的职业棋手一直认为是俗手。白棋在右边大龙略显单薄、眼位不足的情况下,选择在右边打入制造混乱。两小无猜

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。一带一路

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据知情人透露,该男子自驾奔驰汽车到星城国际大厦,将车停在地库内,自己坐电梯上楼,用消防栓砸开18层的门随后跳楼。爆料人称,“我听保安说,跳楼的这个人掉在小平台上,当时没人看到,过了一段时间才被发现。”跳楼人为何又躺在地面上,爆料人表示并不知情。普京回应禁赛

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