生化危机2重制版:Wi-Fi联盟于宣布正式推出Wi-Fi6认证计划

发布时间:2019年12月13日 10:41 编辑:丁琼
说到蔡和森,人们容易想到的是他的理论贡献。但更加不能忽视的是,蔡和森首先是一位为实现“匡时救民”夙愿,始终站在革命斗争最前沿并为民族独立、人民解放事业献出生命的实干家。陈小春宣布二胎

今天是个划时代的一天,AI在要点的把握上超过人类,不会有因为思维定势等缘故而跟着对手走棋,每一步坚定的走他觉得价值最大的点,这点我觉得很可怕。另外,我觉得现在说AI超越人类还早,现在AI在输入的信息上并没有产生更多的信息度,如果有一天AI会自己创造数学公式,或者总结物理规律,这才是奇点来临。加总理致信李玉刚

本可算是功成名就,但为何还要耗费时间和精力推出3D重制版?王家卫认为,3D版上映才算得上“完满”,因为这是他拍摄这部电影时的初衷。陈乔恩回应脱粉

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。霍启刚罕见晒儿女

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