乔碧萝首次露脸:机构把脉四季度A股巿场机遇 关注四大方向机会

发布时间:2019年12月15日 12:29 编辑:丁琼
此前,业内亦有人质疑建设战略新兴板的必要性,认为战略新兴板是重复建设,定位与当前创业板并无实质性不同。支付宝崩了

?张高丽说,能源合作是中俄全面战略协作伙伴关系的重要组成部分。近年来,在两国元首和总理的大力推动下,两国能源合作快速发展,形成了中俄全方位、多层次、高水平的能源战略新格局。我们此次会见,是在日前举行的中俄能源合作委员会第十次会议基础上,进一步为即将举行的中俄总理第十八次定期会晤作能源方面的准备。希望双方共同努力,按照两国元首达成的合作共识,充分发挥双方在地缘、资源、市场、技术等方面的互补优势,推动两国在石油、天然气、核能、煤炭、电力、新能源等各领域合作不断取得新进展,更好地促进两国经济持续健康发展。 >>>详细阅读老人斗舞式文骂

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。高以翔好友再发声

在2008年9月2日,公司董事会批准了一项新的额度为1亿美元的在流通美国存托凭证回购计划,为期不超过一年。截止至2009年3月31日,公司总计花费约1,310万美元(包括交易费用)。沃尔母亲去世

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