退伍军人被顶替:开盘:等待联储会议纪要 美股周三低开

发布时间:2019年12月13日 21:21 编辑:丁琼
金道铭1953年出生,满族,北京人。1972年12月至1990年11月间,他有18年的时间在北京市共青团、组织部工作,并且在期间下放农村劳动。1990年,他在监察部办公厅开始了纪检、监察生涯,并在1993年监察部与中央纪委联合办公时,调至中央纪委,长期做外事、秘书工作。进入山西官场前,他是中纪委驻交通部纪检组长,交通部党组成员、直属机关党委书记、党校校长。黄子韬表白周杰伦

摘要:这一次人机世纪巅峰对决中,前两轮以谷歌人工智能系统AlphaGo获胜占优,五局比赛中人工智能系统虽取得两局胜利,还谈不上最终赢得胜利,但此次巅峰对决,使得人工智能再上升一个层级,不管科技者,或许政商者,对人工智能未来枪战人类饭碗比较担忧,今年世界经济论坛上曾发布报告称未来五年将导致全球约上千万人失业。孙艺洲吹蜡烛

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。人民日报评代拍

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