200亩萝卜被拔光:机构:前9月百城购地增速曲线下行 房企购地更为理性

发布时间:2019年12月09日 02:51 编辑:丁琼
美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)正在为美国各州、决策者和企业制定无人汽车的发展纲要,希望今年7月发布该纲要。陈乔恩回应脱粉

4月的深山浓雾重重,在拖着残疾的左腿行走6公里后,61岁的陈超新第一次以访客身份回到了自己执教36年的新龙小学威武冲分校。从1979年回村执教,到2014年退休,这位身高只有米,体重不足百斤的残疾教师在深山独自守护了村小近36年。36年里,他一人身兼数职,送出了1000多名学有所成的村里娃,先后获得了“高州模范教师”、“全国模范教师”、“2014广东好人”、“2015中国好人榜候选人”等荣誉。南京高校强制晨跑

“两男一女,说是倒地老人的家属。对方态度蛮凶,人也多。”就这样,当对方提出下高速就近找医院治疗的要求时,王师傅同意了。法甲

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。乒超联赛停办1年

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