山西煤矿爆炸事故:A股已过“盈利底”? 外资新增买进123家公司

发布时间:2019年11月20日 17:03 编辑:丁琼
但是,这个学科的发展本身还有它自身的规律,目前的事实是,人工智能至少离我们所看到的人类的能力还差得很远,它只是在有限的范围内,比如说在棋盘上,它现在突破是很大,但是在其它的开放性的环境,更复杂的任务面前,它还是差得很远。人工智能只是人类智慧的延伸,并没有说现在就达到了要威胁你,要劫持你的这种程度,它目前只是智能化的一个产物。山西平遥爆炸事故

近年来,各地阿胶厂商用驴皮下脚料熬制阿胶,或掺马皮、牛皮、猪皮甚至工业用皮、动物碎骨等的丑闻,在媒体上频频被曝光,但乱象仍然屡禁不止,而普通消费者更无从分辨产品的真假优劣。合肥学校发现婴尸

大医院人满为患,基层医疗资源大量闲置,造成看病难。在缺乏有效分级诊疗制度的情况下,政府增加投入和医疗保险扩面所释放的医疗需求,主要由大医院承担,进一步加剧了大医院人满为患的问题。王晶出庭作证

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。韩安冉和婆婆互撕

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