东亚杯:中方将考虑不实施本月生效的拟对美加征关税措施

发布时间:2019年12月16日 03:41 编辑:丁琼
这一年,岛内政局变幻、纷争不断、经济停滞、社会躁动。台湾社会选出的年度汉字是“换”,一字抵千言,不尽之意散发字里行间。但不管风云如何变幻,民意如何思迁,跳脱岛内的固有思维,“九二共识”依旧是台海风平浪静的定海神针,和平发展依旧是“两岸号”稳驶向前的不二动力。如同国台办发言人所说的那样,两岸关系和平发展的局面不能换,两岸关系和平发展的共同政治基础不能换,两岸追求互利双赢的共同目标不能换,两岸同胞携手实现中华民族伟大复兴的宏伟目标也不能换。中国火星天团亮相

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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。俄罗斯遭禁赛4年

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