应采儿怀二胎:光大:争论GDP是否保6意义不大 数字经济将驱动未来

发布时间:2019年12月11日 03:02 编辑:丁琼
如何实现不败呢?AlphaGo从大量的棋谱开始练,除非有它没见过的变化,而且远离它见过的和自己能演练到的。要下无理棋,把围棋当五子棋下……曝陶大宇将二婚

网易科技讯 3月10日消息,据国外媒体The Verge报道,SpaceX公司CEO伊隆?马斯克在其个人博客上表示他并没有参与推翻床破(Donald Trump-美国共和党总统候选人,以激进言论著称。)的秘密会议。横店群演改做直播

买手店的模式是小而美的,目前市值规模在十亿美元量级。例如蘑菇街、小红书现在就处于这个量级的市值区间(当然还在成长之中),传统线下的著名精品店Saks Fifth Avenue也是以29亿美金的估值被收购的。曝陶大宇将二婚

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。上海迪士尼调价

责任编辑:丁琼

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