女友餐馆工作国庆未休假 男子进店打人袭警被刑拘

记者 郑菁菁 

虚拟经济是实体经济的工具,我们不能把工具变成了目的,我们用锄头去种地,不是说我有好多把锄头就创造了好多财富。锄头就是工具,目的是拿来种地的嘛,如果我们玉米不丰收,啥也不种,就没有创造直接价值,锄头永远就没有意义。虚拟经济是实体经济的工具,它不是一个目的,如果我们把虚拟经济变成目的了,这个迟早会有一些挫折。南昌公园发生命案

美国主要汽车制造商和高科技公司都在竞相开发和销售无人驾驶汽车,他们抱怨美国各州和联邦的交通安全规则妨碍这类汽车的测试和最终部署。西班牙人

全国性法规将确定完全无人驾驶汽车何时以及是否可以在道路上行驶。而各州自行制定的针对无人驾驶汽车的形形色色法规,将妨碍无人驾驶汽车的跨州行驶。孙杨听证会

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。詹姆斯隔人暴扣

4) Back Propagation:Simulation阶段已经搜索到最终的决胜节点。那么根据这个Simulation的最终胜负,我们会反过来更新刚刚的选择和展开的节点所在的路径。比如Simulation最后结果是我方胜,那么说明刚刚导致这个结果的所有每一步(图中粗线所经过的所有节点),都是需要表扬和肯定的。那么具体来说,会更新这些节点所对应的得分,保证在下一轮迭代的时候这些节点会有更大的几率被选中。反之,如果Simulation的最终结果是我方输,那么相应的节点都会受到惩罚,在下一轮迭代中会更小的几率被选中。北京社保

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