高以翔去世:美国民调:仍有近半数受访者希望特朗普被弹劾并免职

发布时间:2019年12月08日 06:05 编辑:丁琼
海外网5月5日 据台湾媒体报道,女星李康宜气质清新,首部电影《黑暗之光》就入围金马奖最佳女主角,近年来专注电视剧演出,深受大批粉丝喜爱。不过3日爆出她的30多岁亲哥哥染毒,并且在自家开设的瓦斯行外,以松香水泼洒店门口的1辆机车上,再点火引燃,幸好没有造成人员伤亡。对此,她的经纪人表示,“没有打扰康宜,她有需要自己会跟我们说,我们没有过问太多。”老人斗舞式文骂

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。女婴推拿后身亡

在汪丛青看来,之所以在前期推广宣传中着力于游戏,主要是因为游戏更容易使人接受。他甚至坦言,HTC的第一波目标用户其实就是游戏玩家,“未来HTC还会和网吧进行合作,如果通过各种努力能得到游戏玩家的认可,整个VR市场自然会达到一个新的量级”。何洛洛参加艺考

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