高以翔遗照曝光:冯仑:民营企业仍然面临着一个艰难的创业发展过程

发布时间:2019年12月13日 18:45 编辑:丁琼
万美元)和美元(基本和摊薄)。上一季度和去年同期分别为美元(基本)和美元(摊薄),美元(基本)和美元(摊薄)。密室大逃脱

检方认为,应当以非法经营罪、诬告陷害罪追究廖洪炳的刑事责任;以诬告陷害罪、单位行贿罪,追究杨军、潘京萍的刑事责任;以单位行贿罪追究被告单位北京朗天投资有限公司的刑事责任。全球首例共享母亲

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。郎平点赞巩俐

在逐年计算补偿测算期间中国电子应补偿股份数量时,按照约定的计算公式确定的当年补偿股份数量小于0时,按0取值,即已经补偿的股份不冲回。华少回应离职传闻

责任编辑:丁琼

热图点击