艺术家陆建艺去世:人民日报批视频网站VIP额外付费:藐视用户权益

2019年12月16日 08:32来源:永年新闻作者:谢荣 实习记者 张筱箐 通讯员 白学文

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  对此,地平线创始人、深度学习专家余凯则向网易科技表示,从结果来看,的确是失误,但余凯相信,那一步棋AlphaGo是基于决策网络做出的稳定决策,所以问题应该出现在决策网络,是一个结构性错误,而不是随机错误。金球奖

  在婚庆O2O领域婚万家绝不是最早入场的,创始人郭林也清楚的知道,对于后发者来说必须在短时间找到差异化,才能短时间内站稳脚跟。朱丹叫错陈立农

  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。格陵兰岛冰层消融

  同时披露的消息还显示,本次奇虎网获得的是境内外风险投资机构的联合投资,包括大名鼎鼎的红杉投资、鼎晖创投以及IDG和天使投资人周鸿祎。孙悦流泪缅怀吉喆

  “李彦宏早就注意到了竞价排名的问题,这个问题不解决,百度在某一天就可能会突然遇到大麻烦,这是他不想看到的。”一位百度员工说。白城工地突发坍塌