深圳一商场局部区域天花板垮塌 商场公关回应(图)

记者 郑菁菁 

为了让山里孩子不输在起跑线上,陈超新一边教书一边充实自己的专业知识。除了先后购置200多种教育书籍充电外,他还自学获得了大专文凭。为了使学生便于区别和记忆汉语拼音字母,陈超新从执教起便把声、韵母编成歌诀,将500多个构字能力较强的基本字编成40首《三字歌》、将同偏旁的字词编成百首部件字歌……华少回应离职传闻

荆楚网消息(记者童湛 通讯员张振宇 段勇)武汉市黄陂区一名王姓男子无证醉酒后驾车追尾2台私家车,竟然下车掌掴被撞司机及前来处理事故的交警。4月28日,警方对司机王某进行了刑事拘留。劳荣枝押解回南昌

“我们在班加罗尔聘请了八九十人来自行开发软件和设计,但由于没能拿到新融资,创始人对该举措兴趣不大,该团队的计划告吹,其办公室现已部分关闭。”一位前高管说道。娜扎回应英语争议

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。柯洁获斗地主冠军

除非万事俱备,否则不要随便升级公司。金钱才是王道,而且你得尽量发展,直到你发现你的产品能符合市场需求。若风道歉

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