早盘:美股三大股指再创盘中历史新高

记者 郑菁菁 

网易科技讯 3月10日消息,据路透社报道,苹果公司经过几个月的股价下跌,近期股价开始呈现出回升态势,因为投资者对于即将发布的iPhone新款抱有预期。女婴推拿后身亡

当然,摆在苹果面前的难题不是让媒体了解这一转变,而是要让消费者接受这一转变。苹果面临的最大挑战就是说服用户升级现有设备。不过,它们首先要拿出一台足够炫酷,值得消费者掏腰包的产品。国安绝杀鲁能

涉及上市公司停牌近8个月之久,中国电子信息产业集团有限公司(以下简称中国电子)资产整合“二号工程”正式揭开面纱。杨幂拍戏被偶遇

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。感恩节

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