高以翔遗照曝光:开云汽车董事长王超:明确的价值观是企业发展的核心

发布时间:2019年12月09日 01:11 编辑:丁琼
中午12点,我们将准时连接首尔比赛现场,并邀请曹大元九段和两位美女主持人一起,为大家实时讲解比赛战况。娜扎回应英语争议

最喜欢他在谈到关于优秀法官如何独立断案说过的一段话:“我们经常听法院、法官说,这个案子是上面让我们这么判的。也许意见可能是他们的,甚至他们会有批示,但作为法官,就应当告诉上面的人,按照法律应当怎么办,必须怎么办,你可以撤掉我,但我必须要这么办。”虽然我国宪法明确规定:人民法院、人民检察院依照法律规定独立行使审判权、检察权,不受行政机关、社会团体和个人的干涉,但现实中,司法却很难真正的独立,这就需要法律工作者自觉遵循职业道德,不惧怕权威,这同时也是张思之先生对后来法律工作者的期望与祝福。全球首例共享母亲

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。网曝张亮假离婚

中国概念股周四早盘多数上涨。易居(NYSE:EJ)上涨%,途牛网(NASDAQ:TOUR)上涨%,500彩票网(NYSE:WBAI)上涨%。达内科技(NASDAQ:TEDU)跌%。上述股票位列今日早盘中概股涨跌幅前列。洪都拉斯

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