美海军基地枪击案:开盘:非农数据创10个月新高 美股高开道指涨200点

发布时间:2019年12月08日 02:33 编辑:丁琼
但是我们还是认为人类是特殊的,比如有情感,比如有灵感,比如有抽象能力,能通过有限推广到无限(比如数学里的极限),……。这些能力不管是被上帝赋予的还是人类“生下来就有的”(那第一个人怎么获得这么bug的技能的呢?),反正我们就认为其它“东西”是不可能拥有的。(虽然我个人认为人类没有任何特殊的能力,就不展开讨论了)女童划花10辆奥迪

丘晖称, 接下来将把加强机票代理商监督和提升消费者服务保障作为最重要的工作。“如后果严重,将从我本人开始进行罚款,延伸到事业部管理层。”花木兰新海报

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。恒大中超冠军

无人机并不便宜,想让无人机升空也得深思熟虑。首先你还有一堆不同的无人机制造商选择与配件选择。当解决了这个问题后你还得确保无人机已经进行过注册登记,你要确保飞行时不会飞至禁飞的区域。当然你还得进行一些无人机飞行训练,避免无人机一头栽在地上。排球教练被刺身亡

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