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2019年10月10日 10:18 千龙网

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从围棋原理来分析,开局其实人类离“上帝”差得太远,也许我们今天觉得很好的布局定势其实是个大坏棋也不一定。更多的是靠以往的经验,比如水平差不多的人下棋,走这个定势就比那个胜率更高一些,我们就认为这个好一些。目前alphago对于开局也是靠人类高手学习出来的对局库学习出来的value network,当然开局也有mcts的搜索,但从开局模拟对局到游戏结束需要的时间更多,可能性也更多,所以“看起来”电脑的布局更像是“背棋谱”,也就是很像人类高手的走法。从人类的策略来说,开局是非常关键的。因为神经网络需要大量训练数据,超一流棋手的对局少,所以alphago只能学到一流高手的棋感,而开局mcts的帮助就没有那么大。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。作为强制性的安全技术,V2X还是非常有用的,有人将其比喻为新时代的安全气囊,不过这个比喻有些不恰当,毕竟碰撞前预警总比碰撞后保护要有用的多。(吕佳辉)河北快三走奖金6.粮草未知,兵马不动。在投资款没有到位前,不要随便动自己的商业模式和团队。投资人投资企业肯定是看到了项目所处的巨大市场和核心竞争力,同时也会发现经营的一些风险,这些都要在履行完投资流程后再做深层次的结构调整和完善。在投资过程中,企业可做小幅度的调试以验证,但不要铺开和大幅度推进。

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团队通过在KGS(网络围棋对战平台)上最强人类对手,百万级的对弈落子去训练大脑。这就是AlphaGo最像人的地方,目标是去学习那些顶尖高手的妙手。这个不是为了去下赢,而是去找一个跟人类高手同样的下一步落子。AlphaGo落子选择器能正确符合57%的人类高手。(不符合的不是意味着错误,有可能人类自己犯的失误)中国电子应进行的补充性资产减值现金补偿金额=(协议确定的中国电子资产减值补偿的股份数量-中国电子因中原电子注入上市公司取得的股份数量) 发行价格新内蒙古快三在全球化进程中,本国企业要相对于外资或国外企业,成为全球产业链中价值创造主体和价值分配主体。就目前的情况而言,全球化进程中的企业主体地位仍任重且道远,这就是为什么我们的企业只能从苹果手机中分到4%的利润。正是高通、苹果、谷歌等一批创新型企业在价值创造和价值分配中的贡献,确立了美国企业在全球化进程中的主体地位。

责任编辑:李红英

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