甘肃省委原副秘书长唐兴和获刑六年

时间:2019年09月22日 04:00  来源:四部门:建立覆盖国有企业法人单位债务风险监测系统  作者:一分快三套利

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侠客岛:日韩突然互相“拉黑” 这事还真挺严重:一分快三套利

学者:美国继续加征关税 其实是惩罚本国消费者4年一度,世界杯如约而至。和前几届一样,许多中国人和外国人都在思考一个问题:没有中国队参赛的世界杯,为什么在中国这么火爆?


外交部谈伊核协议:再次敦促美方放弃极限施压做法2011年第三季度总收入达20亿元人民币(亿美元),上一季度和去年同期分别为18亿元人民币和14亿元人民币。

外交部谈伊核协议:再次敦促美方放弃极限施压做法2月14日,谷歌一辆测试中的无人驾驶汽车与公交车相撞。NHTSA局长马克·罗斯金德(Mark Rosekind)周四告诉路透社记者,该机构正在寻求更多该事故的详细信息,这可能是首起由无人驾驶汽车引起的碰撞事故。

2019保险业半年度报告(财险篇):车险占比降至59%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。

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科创板传音控股:发行价确定为35.15元/股一名中年男子和一名6岁女童在街头有些拉扯,突然赖在地上不起的女孩喊道:“我不去!你不是我爸爸!”围观市民瞬间紧张起来,这会不会是个人贩子?急忙报警。

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编辑: 高政超


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