陈乔恩回应脱粉:卢伟冰:Redmi竞争对手只有荣耀一个 K30有信心碾压

发布时间:2019年12月13日 03:35 编辑:丁琼
海纳机构总经理吕咸逊调研分析认为,进口起泡酒目前还处在鱼龙混杂的状态,而消费者为什么会在不知进口起泡酒的一些基础信息的情况下,选择了消费进口酒,特别是中低端的进口起泡酒呢,我个人觉得消费者是基于安全、信誉的因素买下的,大家的理解是“进口的,安全”。乔碧萝自称患抑郁

在此之前,入团也是费尽了周折,入团申请书前后写了八份。第一次写完入团申请后,我把大队支部书记请到我的窑洞来:一盘炒鸡蛋,两个热馍。吃完后我说,我的入团申请书你该递了吧?他说,我怎递?上面都说你是可教子女。我说,什么叫可教子女?他说,上面说你没划清界限。我说,结论在哪?一个人是什么问题,得有个结论。我父亲什么结论?你得到中央文件了?他说,真没有,递,那就往上递。从公社回来之后,他说,公社书记把我骂回来了,说我不懂事,这样的人,你还敢递?我说,我是什么?我干了什么事?是写了反动标语,还是喊了反动口号?我是一个年轻人,追求上进,有什么不对?我毫不气馁。沙特女性获新权

1993年,黄宏和魏积安搭档,在央视春晚上表演小品《擦皮鞋》,黄宏饰演了一个收入颇丰的擦鞋工。小品《擦皮鞋》在当年春晚节目评比中得了个三等奖。大屠杀公祭仪式

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。冬奥会志愿者招募

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