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大发pk10app-大发pk10app下载:深水炸弹

来源:天吉彩票论坛发布时间:2020-08-11  【字号:      】

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阿里巴巴(NYSE:BABA)周四宣布,公司敲定了一项为期5年、规模为30亿美元的贷款。阿里在提交给美国证券交易委员会的文件中披露,公司已经与8家投行签署了银团贷款协议。阿里还表示,若有需要,贷款金额可以增加。关于贷款用途,官方的口径是“一般性企业用途”,评论称阿里或用这笔资金在海内外展开收购。

李世石从12岁成为职业围棋选手后,已经赢得18项世界冠军。他称,AlphaGo的策略从开盘起就“非常卓越”,但不后悔接受挑战。他微笑者说:“我下围棋获得了很多快乐,我期待下面几盘比赛。”另一位韩国围棋大师李秀赫表示,比赛结果让人很震惊,李世石一度似乎在发抖。韩国另一位棋手金成龙称:“电脑下棋与人类完全不同。”

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。

这些天,周星驰导演的电影《美人鱼》异常火爆,票房接连创下了国内影片的多项纪录,这部电影的热映也让美人鱼成为人们街头巷议的话题。

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(责任编辑:中国远征军)

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