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9月20日涨停板早知道:七大利好有望发酵

2019年09月20日 07:17 来源:参考军事 责任编辑:董磊

核心提示:报道称,也门路边炸弹袭击致多国联军6人死亡

参考消息网2019年09月20日 07:17 刚被所罗门群岛"断交" 台另一"友邦"突现政局变动其中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。

主持人:在飞行过程当中,或者说在哪个机场又误了,天气、雷雨,你们会把这个原因归结到哪一个人身上或者归结到哪?鹿晗为关晓彤庆生

中泰证券也认为“反弹窗口”开启。当前至4月中上旬是难得的风险空窗期,其主要表现在汇率稳定、金融经济数据逐步复苏,以及政策方面对市场的呵护。fiba承认误判

在智慧交通、智慧医疗、智慧社区、智慧管网等关键智慧应用建设中,充分发挥一个城市固有信息数据的价值是建设的重点和难点。以往的城市信息化建设相互孤立、分而治之、存用分离,数据分析能力受到严重制约,城市管理者只能截取数据片段进行分析处理,而难以获得一个城市信息数据的全貌。由于在信息化过程中海量数据难以负载、难以利用的原因,有些城市甚至存在摈弃、搁置数据的情况,因此能够充分挖掘数据价值的大数据分析技术成为智慧城市“引擎”的必然选择,而对于智慧城市筹划者和建设者来说,大数据就是城市“智慧”与否的预算,在智慧城市预算编制阶段之初就应重视大数据技术应用。骑手撞上劳斯莱斯

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