范冰冰为李晨庆生:新房贷利率执行首日:利率怎么变 房贷涨多少?

发布时间:2019年12月06日 14:22 编辑:丁琼
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。北京地铁临时封闭

据美国《华盛顿时报》8日报道,美国国防部副部长罗伯特-沃克当天在美国陆军战争学院战略会议上发言时表示,五角大楼正在筹划将机器人武器和远程控制战融入先进战争的战略。“第三个抵消战略”将十分依赖自动化系统,通过机器和美国的科技优势获得战争胜利,用来击败中国这样的国家。他说:“第三个抵消战略的实质在于,在所有领域内寻找不同的攻击方式,让对手无法适应,或者只能适应其中一种,在适应其他手段前便被我们击败。”马龙2-4张本智和

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