前三季度公募基金发行火爆 募集规模超8000亿创新高

来源:竞博jboapp-竞博app-竞博app下载 2019-11-16 07:46

记者 郑菁菁 

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。日本教授偷内衣

中国概念股周五普涨。17只股票涨超3%,其中七只股票涨逾5%。网秦(NYSE:NQ)上涨%,唯品会(NYSE:VIPS)上涨%,新浪(NASDAQ:SINA)上涨%,华住酒店(NASDAQ:HTHT)上涨%。两只股票跌超3%,华视传媒(NASDAQ:VISN)跌%,永新视博(NYSE:STV)跌%。(亚比)建行被罚30万

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但与此同时,俞志晨表示,AlphaGo战胜了李世石不代表战胜了所有围棋冠军。这是因为,谷歌DeepMind有一堆人在研究某一个棋手的模式,这是本身就变成了定向的比赛,如果我们换成其他九段选手,也许AlphaGo未必会赢。四姑娘山野生雪豹

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(来源:竞博jboapp-竞博app-竞博app下载  责任编辑:毛利霞)

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