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大发11选5-大发11选5官方:新世界大结局

来源:牛彩网发布时间:2020-02-24  【字号:      】

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大发11选5-大发11选5官方任正非:我们现在不是挖过来的问题,大学里的只要方向与我们一致,跟我有关无关的教授,我们都支持他们搞科研。我们不占有他的成果,不占有他的专利,不占有他的什么,我们给他就是沟通,全球有数百个大学跟我们合作。他们与我们沟通,我们就先理解了这些成果的意义,能力转换要比别的公司快和强。你想做什么我们就支持你什么,成功与失败都不重要,失败了你就告诉我你怎么失败的,这也是我们的支持“成功”。我们有人去理解聚合这些东西。现在我们对美国的科学家也要支持了,美国大学在通信这一块,缺钱搞科研。

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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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可以看到,AlphaGo通过当前很火的深度学习,更有效的模拟了人类的下棋策略。并且通过不间断的自我学习,不断优化这个策略。通过Policy Network和Value Network共同筛选出MCTS搜索中下一步最应该优先探索节点,AlphaGo才能在有限的计算资源下,更快速准确地找到最佳下一步。易车公司目前预计2016年第一季度营业收入介于人民币亿元(约亿美元)和人民币亿元(约亿美元)之间。易车公司目前预计2016年第一季度归属于母公司普通股东的Non-GAAP净利润约为人民币5,800万元(约900万美元)至人民币6,800万元(约1,050万美元)之间。

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(责任编辑:特雷杨50分)

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