东亚杯国足1-2日本:停牌三年终退市 一代鞋王也败走!鞋子生意咋这么难?

发布时间:2019年12月14日 01:30 编辑:丁琼
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。洛阳失联女孩遇害

我们这次高峰论坛到这儿就结束了,我想提一个稍微过分的要求,请在场的朋友们稍微留步,我们请基辛格博士和戴秉国先生先行离场,然后我们再离开这个会场。谢谢大家!祝朋友们午安!四川绵阳4.5级地震

AlphaGo胜利的本质,是计算机“算力”的胜利,它与1997年IBM 深蓝 战胜国际象棋冠军并无本质不同。只是AlphaGo的计算能力强大了三万倍,并且它不会拥有深蓝如房子般的体积,而是在“云端”的一个无形的系统,谁都不能描绘AlphaGo的形状,这就是云计算的魅力所在。焊接油罐车爆炸

该委员会表示,与厄姆森一起作证将还有通用汽车公司、德尔福汽车公司 (Delphi Automotive Plc )和打车应用Lyft的高管,他们将介绍“无人驾驶汽车技术的进展及预计这项技术能为美国人带来的好处”。姜至鹏回应

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