药品带量采购扩面招标现场:报价一降再降

时间:2019年09月25日 22:43  来源:50万买你的“网络关键词” 有人真的信了  作者:福彩快三来

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人工智能最初的工作是想设计出很像人类下棋风格的计算机。但拥有相当肤浅计算力,可计算出更多落子的更有计算机风格的电脑能非常轻松的就击败了它们。完全的依靠搜索,就达到了相当高的象棋水平。但接下来我们就意识到依靠计算机并不够,要必须模仿人类下棋的某些方面。人类会非常严格的遵守下棋的关键点,那我们也要让系统做到这一点。这也是深蓝能够成功地重要地方之一。王源肖战是邻居

以史为鉴:经济衰退下总有“口红效应”的身影。1)在美国,电影产业一直是“口红效应”的最大受益者,在美国七次大的经济危机中好莱坞电影产业脱颖而出,从而奠定了其独特的产业地位。同时在电影产业的刺激下,美国动漫和游戏产业也开始成为“口红效应”的另外两个受益产业;2)在法国,1960~1980年经济萧条下分时旅游引发“假期狂欢”,旅游业火爆;08年金融危机下出版发行市场逆势上扬,时尚消费赢来春天;3)在德国和英国,“口红效应”也有不同程度的体现,其中英国3D电影突围,话剧逆袭,电影戏剧产业迎来“口红效应”。社保

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** 此新闻稿中所列美元数字仅为便于阅读。美元与人民币的换算基础为美国联邦储备银行统计公布的2013年6月最后一个交易日(2013年6月28日)人民币中午买入汇率,即:1美元=元人民币。无正式陈述说明人民币已经或者可能以2013年6月28日的汇率或任何其他特定日期的汇率折算成美元。本新闻稿中的百分比是在人民币基础上计算得出。博格巴

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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。范冰冰被曝产子

编辑: 高政超


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