徐峥斥责追我吧:伦敦桥附近发生枪击案 警方已经封锁该桥

发布时间:2019年12月06日 02:15 编辑:丁琼
华泰证券分析人士认为,短线看两市连续放量上攻突破压力线,周五的大涨对于确认方向有重要作用,预计市场反弹仍将持续。同时由于连续两日大涨,市场可能面临短线的震荡消化,预计下周一市场可能会出现洗盘行情。2019年度流行语

每年年初,王力行都会对这一年的工作做个预判。在他看来,去年合并同类项的并购已经到达了峰值,2016年的主题之一,肯定是中概股的回归。阿凡达2完成拍摄

MCTS算法是一个多轮迭代算法,每一轮迭代都会以此经历四个阶段:Selection,Expansion,Simulation和Back Propagation。下图展示了MCTS的某一时刻搜索空间的情形,当前有有限个子节点(而不是所有的可能性组成的全搜索空间)正在算法的搜索范围之内。张咪确诊癌症晚期

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。追我吧结束录制

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