美海军基地枪击案:具荷拉经纪公司声明:希望媒体不要进行推测性报道

发布时间:2019年12月11日 20:24 编辑:丁琼
截至2002年12月31日,网易第四季度收入总额达9,570万人民币(1,160万美元),较上一季度的7,440万人民币(900万美元)增长%,较2001年同期的1,060万人民币(130 万美元)增加了8,510万人民币(1,030万美元)。公司在本季度实现净利润4,310万人民币(520万美元),即每股(美国存托凭证)净利润美元(基本),而上一季度净亏损为900万人民币(110万美元),去年同期的净亏损为4,130万人民币(500万美元)。陆士新院士病逝

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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。乔碧萝自称患抑郁

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