天津女排:开盘:关注经济数据 美股再创盘中新高

发布时间:2019年12月12日 07:59 编辑:丁琼
我是Bob?Cringely。16年前(1995年),我制作《书呆子的胜利》节目时采访了乔布斯。1985年乔布斯被他自己引荐的CEO?John?Sculley排挤出苹果,接受采访时,乔布斯正在经营他创办的NeXT公司。18个月后苹果收购了NeXT,又过了半年乔布斯重新掌管苹果。乔碧萝首次露脸

吴城告诉网易财经,中药材只有在制药企业将其转化为产品时,方能“放大”利润。所以在药材市场从事经销和简单加工的各类药企看来,“不染色”就代表“不赚钱”。垃圾分类

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。湖南卫视跨年官宣

其实,像陈昊芝这样敏锐的开发者已很多——从苹果如日中天时全面投身iOS,在Android崛起后又转移战略重点,而且随着2013年Android市场的进一步增强,也许越来越多的果粉和开发者将会同意他的观点。Android将会全面超越iOS吗?宋祖儿恋情疑曝光

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