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伦敦警察局逮捕1600多名环保示威者

2019年10月20日 06:27 来源:参考军事 责任编辑:董磊

核心提示:报道称,西安辅警执勤遇车祸身亡 市民自发到事发地点悼念

参考消息网2019年10月20日 06:27 美媒:伊朗发现大型油气田 或带来400亿美元收入张春晖:淘宝把百度给屏蔽掉后,这件事情马云肯定充分意识到没有掌握搜索会受制于人,但他做搜索已经不可能跟百度、Google相抗衡。他要做的是垂直搜索,把既有的阿里巴巴、淘宝积累庞大的资讯内容,做成一个搜索工具,这也是他肯定要干的事情,中国雅虎可能成为外面的一张“画皮”。

本报讯昨天,国家工商总局发布《关于禁止垄断协议行为的有关规定》和《关于禁止滥用市场支配地位行为的有关规定》的征求意见稿,即日起至5月31日网上征求意见。国产大型邮轮开建

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。宋茜发文悼念雪莉

在硬件配置方面,内置主频高通MSM8960双核处理器与1GB RAM,运行Windows Phone 8系统,运行流畅,反应快速。支持蓝牙,支持支持WiFi,支持 b/g。苹果将推5g芯片

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