新华保险:上半年净利预增80%

2019年09月19日 19:53 千龙网

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快三平台内幕 晶晨股价跌幅居科创板首位 分析称回归正常波动区间

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港警“一哥”:我们要坚持下去 守护香港的法治需注意的是,HNT将计提大额商誉减值这一内幕信息于3月27日形成,公司股票4月10日临时停牌,徐某系4月2日获知相关信息,赵文源则在4月3日指令卖出其持有的全部“蓝色光标”股票,其证券交易活动与该内幕信息基本吻合。同时,赵文源在上述内幕信息公开前与内幕信息知情人徐某存在联络,其证券交易活动与内幕信息高度吻合。

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环球网问蔡英文:蔡省长 16-1等于?环球网问蔡英文:蔡省长 16-1等于?

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。

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责任编辑:李红英

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