快船vs火箭:小米生态链“功守道”

发布时间:2019年11月18日 15:35 编辑:丁琼
网易科技讯 3月16日消息,据科技网站Verge报道,谷歌昨日更新了安卓应用设计指导规范,告知开发者在某些情况下,应在应用底部加入导航条。评论称这使得安卓应用进一步贴近苹果iOS应用的设计风格。司机状告滴滴封号

今天双方的第一局比赛,负责代替AlphaGo走棋的是其作者之一黄士杰。李世石本局执黑先行,他在第7手下出奇招,这一步他不是在比较常见的迷你中国流的点位上落子,而是更靠近下面星位位置一点点落子。从当时的情况看,这就是李世石为AlphaGo专门准备。本山女儿回应整容

根据方案,长城电脑拟以新增股份换股吸收合并长城信息,交易金额合计为亿元。交易完成后,长城电脑将作为存续方,长城信息将注销法人资格。长城电脑、长城信息换股价分别为元/股和元/股,据此计算,长城信息与长城电脑的换股比例为:1,即每1股长城电脑新增发行股份换取股长城信息股份。国医大师张琪逝世

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。威尼斯紧急状态

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