马丽承认怀孕:长三角首条跨境电商班列开通 跨境包裹可直达欧洲

发布时间:2019年12月06日 01:26 编辑:丁琼
9月23日上午11时许,应邀参加“多彩十艺·文化山东——全国网络媒体齐鲁行”的宾语的廉政空间,跟随采访团来到山东济南的趵突泉公园进行参观采访。朱丹为口误道歉

2011年4月,汪先生入职到北京纵横寰宇文化信息咨询有限公司做销售,因业绩突出被公司提升为业务主管,并有了一个自己的团队。然而好景不长,2012年,因为公司业务萎缩,汪先生的团队承担的工作量逐渐下降,之后他团队的成员陆续被公司辞退。去年7月初,公司无故提出要和他解约。之后,在未经他同意的情况下,公司便将其联系方式从公司的工作通讯群中删除,让他无法正常开展工作。7月30日,公司要求他停止工作,不能再到单位上班。金球奖

所以说,目前的计算机还处于工具阶段,它的记忆能力和计算能力比人类要强太多,但很多事情离着人类智慧还差很远,所以整体上还是不如人。总体上看,不管是AlphaGo还是其他人工智能产品,都还处于弱人工智能阶段,普通大众没必要过于恐惧。虽然行业中的低端可重复性的东西都会被取代,但机器人却做不了创造性很强的事情。18岁哥哥杀害弟弟

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。江西发现史前遗址

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