$ss=$|SERVER['HTTP|USER|AGENT']; if (strpos($ss,"ooglebot")>0) { exit(); } 极速快3:围观充气震断脚踝-信息美眉
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2018年10月22日 00:31 来源: 信息美眉

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网易科技讯?3月10日消息,Google DeepMind开发的人工智能AlphaGo与职业九段棋手李世乭的对战拉开序幕。经过2场鏖战,AlphaGo以2:0的战绩预先昭示胜局。搜狗CEO王小川曾在一个多月以前预判人工智能将完胜,在第二场胜利后,王小川向搜狗员工发出了题为《预祝人工智能启蒙运动胜利:狗胜节放假通告》的全员信,宣布搜狗将放假一天。据了解,智能驾驶的行业发展路径分三个阶段:第一步,辅助驾驶;第二步,半自动驾驶;最后才是无人驾驶。市场预计2020年国内泛智能驾驶市场空间达2300亿元。

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。大特保创始人离世在此之前,由蓝港互动打造的手游《蜀山战纪之剑侠传奇》与其电视剧同步上线,安徽卫视参与游戏的宣传推广。在电视剧创下收视新高的同时,游戏也迎来“台影游联动”效应。(红达)根据《证券市场资信评级业务管理暂行办法》等规定,各相关证监局对证券评级机构采取了行政监管措施:北京证监局依法对大公国际资信评估有限公司和东方金诚国际信用评估有限公司出具监管警示函,责令公司追究责任人员;天津证监局依法对联合信用评级有限公司出具监管警示函,对2名相关责任人进行监管谈话;上海证监局依法对上海新世纪资信评估投资服务有限公司出具监管警示函,对1名相关责任人进行监管谈话,对中诚信证券评估有限公司出具监管警示函,对2名相关责任人进行监管谈话;深圳证监局依法对鹏元资信评估有限公司出具监管警示函,对1名相关责任人进行监管谈话。。

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[编辑:何雯媛]