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放大字体  缩小字体 发布日期:2019年10月14日 11:21  浏览次数:88
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       他供述,3月9日作案后,还先后在3月9日晚上、3月10日早上、3月11日早上,用林某的手机给林某的爱人及他们单位的领导、同事发过短信,声称林某要去苏州,“下周一或周五回来,手机没电、关机”等。


1955年9月27日下午,中国人民解放军军官授衔授勋典礼上,习仲勋宣读授予中国人民解放军军官将官军衔命令正是出自纪录片截图。夏蒙介绍说,相关纪录片并没有完成,处于素材状态,这是其中有关习仲勋的画面首次被用现代技术做成照片。


被收容教育半年,黄海波身材略微发福,小腹也微微凸起。手拿香烟的他走到房前的信箱处查看信件,不过似乎并没有什么收获,他掏出一摞英文报纸,翻看了几下又立即放回原处。


此前,业内亦有人质疑建设战略新兴板的必要性,认为战略新兴板是重复建设,定位与当前创业板并无实质性不同。


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。

 
 
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