百度输入法:黑五创纪录 上月还担心超支的美国人又没忍住"剁手"

发布时间:2019年12月12日 04:18 编辑:丁琼
近年来,该校按照“面向战场、面向部队”要求,着眼满足部队卫生士官人才急需深化实战化教学,探索出一条紧贴实战的教学改革之路。校党委坚持问题导向,派出多个调研组分赴全军部队,通过一线调研、专家咨询、演习实践等途径,梳理出“卫生士官培养目标定位不够明确”“教学内容与部队实际和战场需求脱节”等一系列问题,找准了努力方向。幼儿被遗弃垃圾站

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。黄子韬表白周杰伦

3月18日,A股放天量大涨:上证综指收盘上涨%,收于点,刷新1月21日以来的最高收盘点位;深证成指收涨%,报点;创业板指数收报点,全日上涨%。两市成交量共计亿元。华为成立新公司

80对一切他们喜欢的商品价格麻木,尽管他们并不挣钱,他们的津贴也并不高,价格不是决定掏钱与否的主导因素,重要的是喜不喜欢。马来西亚年度汉字

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