垃圾分类:解放军会在什么前提下介入香港事务?港澳办回应

发布时间:2019年12月14日 13:43 编辑:丁琼
采访中,无论记者问及哪一门课程,这名工作人员对其机构的师资力量始终“信心满满”:“我们这里请的都是名小学的老师,完全可以应对小学面试的内容!”女子控诉王子性侵

工作人员:任何事情都难不倒你,比方说有人会这个八字六爻之类的这些东西,要是跟你比的话这个完全没法比,这个不在一个档次上的。中国国奥0-1叙利亚

有一天,贺子珍外出以后回家,经过一个窑洞,发现毛泽东的警卫员在门口站岗,她料到毛泽东就在里面,就推开门往里走。毛泽东果然在里面,同他在一起的,还有那位女作家和女翻译。这可能就是那位女作家的住所,他们三个人谈兴正浓,神采飞扬。厦门城区发生地陷

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。浓眉50分

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