广发:A股盈利圆弧底基本确认 2020年将迎弱改善周期 长安汽车挂牌转让长安PSA股权 接盘方或为宝能:广州番禺大道地陷

2019年12月06日 10:41 人民网 分享

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网易科技讯 3月14日消息,南航今日在官网发布公告称,其已要求去哪儿网于3月13日起正式下架所有南航机票产品,并针对此前发生的投诉进行彻查。未来,南航将与其他机票销售平台一起推进机票网络销售管理工作,规范市场销售秩序,为旅客提供安全放心的产品与服务。表决结果:同意4票,反对0票,弃权0票,回避表决5票,关联董事何明、戴湘桃、蒋爱国、张安安、黎军回避表决,表决通过。澳门银河娱乐平台app_澳门娱乐真人_gd真人app人人车CEO李健很认同华兴的行事风格。在开始融资时,他对资本市场两眼一抹黑,有朋友告诉他:“你去找华兴吧,如果华兴愿意做你的财务顾问,你的创业就算成功了一半。”omg六人离队郑爽抹胸纱裙波司登销售遇冷吴谨言为新剧增肥其中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。

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