肯尼亚楼房倒塌:港交所李小加:科创板纳入互联互通机制只是时间问题

发布时间:2019年12月11日 18:02 编辑:丁琼
Lumia 1020机身正面采用了一块英寸电容触摸屏,分辨率为1280x768像素,显示效果细腻。此外,该机背面还内置了一枚4100万像素的超级传感器,官方介绍,这是手机历史上使用的最大尺寸的传感器,此外诺基亚Lumia 1020还配有6块蔡司镜片与第二代OIS光学防抖系统,在Lumia 920/925的基础上又大大提升了暗光及夜景能力。孟晚舟发公开信

在全港录得最低温度的大帽山,山上的树、车、铁栏,即使是登山观霜的市民,只要停下不久,便会出现“冰挂”。C罗后悔离开皇马

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。泰山币市价翻五倍

李发的家人对警方的处理决定不服,认为张朔行为已经涉嫌“故意杀人罪”,目前已经向郓城县检察院提交对案件监督办理、重新立案侦查的申请。胡德受伤

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