延边发现野生紫貂:外媒关注:美制造业9月萎缩至十年低位

发布时间:2019年12月09日 18:40 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。女婴推拿后身亡

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薛涛,字洪度,生于代宗大历五年(770年),卒于文宗太和六年(832年)。她人品风流,如花美眷,似水流年,又能吟咏书写,当时城里的浮浪子弟争相和她交游,以博得她的欢心为荣。 钟灵毓秀的巴山蜀水,孕育了薛涛这位流芳千古的风流才媛。她花容朋貌,才华绝世,名重一时,。历事剑南川西十镇帅幕府,并制造出芳名百世的“薛涛笺”。然而到了后世封建文人那里,她却蒙受了“轻薄桃花逐水流”的不白之辱。洛阳20岁女孩失联

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