朋友圈广告再翻车:专家:中国对洋垃圾说不 倒逼国内再生资源行业转型

发布时间:2019年12月10日 22:07 编辑:丁琼
象棋和围棋,需要高度集中精神,当你的注意力被试图对计算机耍花招打乱时,最终就是诱导自己下出客观上并不可靠的棋招。人类和机器关键差异就在于机器有着不间断保持前后一致的优势。计算机不会犯下大错,而人类则失之毫厘谬以千里。机器也不会苦于骄傲自满、焦虑和筋疲力尽。史玉柱吃脑白金

东伊运

陆军军医大学新桥医院中医疼痛科徐梓辉教授介绍,现代都市人久坐少动,容易造成经络不通,气血运行受阻,表现出酸胀、疼痛、麻木、乏力等症状。针灸、推拿、雷火灸、刮痧、拔罐、艾灸等经络调理方法,使经络通畅,气血运行正常,发挥其扶正祛邪的作用。深圳男篮超远三分

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。陈乔恩回应脱粉

责任编辑:丁琼

热图点击