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放大字体  缩小字体 发布日期:2019年09月23日 19:13  浏览次数:204
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       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。


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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。


网易科技讯 3月14日消息,据科技网站ZDNet报道,“简约”一词一直是苹果最引以为豪的核心竞争力,它是苹果产品客户体验的最佳代名词,从苹果的产品设计,到软件体验,甚至到旗舰店的装潢风格,都一直贯彻这一形容词。此外,该词还一直体现在苹果的产品线上。


雷军称对未来人工智能的发展充满了期待:“李世石作为人类围棋领域的顶级代表,多少年才能培养一个?全世界能有几个?然而我们复制一百万个、一千万个AlphaGo的难度又有多大呢?一个人的智力和技巧的提升,无论他多么出类拔萃,对于其他人的影响终究有限。而一台机器的智能水平能走到哪里,其它机器就都能走到哪里。”

 
 
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