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2019年09月19日 14:10来源:快三豹子前
 

  本报北京时间:2019年09月19日 14:10(记者李心萍)记者从福彩快三输-针对香港当前局势 国务院港为何如此亢奋其中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。谭维维道歉

*ST康得:与宜兴农商行债券交易纠纷案10月将开庭台北市峨眉停车场刚刚传出枪击案,2名男子被人发现陈尸轿车旁,疑似黑道寻仇,目前警方已经封锁停车场采证当中。(图片来源:台湾《中国电子报》)3) Simulation:从刚刚展开的这个节点,继续往下模拟(也称Rollout),直到分出胜负。当然这个往下模拟采用了另一套搜索策略,由于在这个阶段搜索深度需要达到最终分出胜负为止,所以会采用更加简单的搜索策略,以保证在有限时间内能够搜索到决胜节点。范冰冰低调庆生


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(责编:冯粒、袁勃)
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