穿越到10年后 你在海南省可能找不到加油站

记者 郑菁菁 

该地震在小笠原诸岛的母岛和神奈川县二宫町观测到震度5强(日本标准)。修正后,推测的地震能量降低至原先的约四分之一。震源深度也从原先推测的约590公里修正为约682公里,并将地震发生时刻从当地时间晚8点24分左右修正为23分左右。网曝张亮假离婚

通知说,为加强对普查工作的组织和领导,国务院将成立第三次全国经济普查领导小组,负责普查组织和实施中重大问题的研究和决策。地方各级人民政府要设立相应的普查领导小组及其办公室,加强领导,认真组织好本地区的普查实施工作。英超

报告指出,每年9月随着各大手机厂商推陈出新,手机数码类产品都会有较大折扣,因此每年10-11月是购置新手机的好时机;而服装类折扣最大季则在每年11月,归功于双十一期间的巨大优惠,其次是次年1-2月,即春节前后的上季秋冬服装打折期。此外,反季买也是购置实惠商品的好方法,例如冬天买空调,夏天买空气净化器等。昆明下雪

上述知情人士对记者说,北京西城区法院于2015年12月3日审理认定,小米的三点异议不成立,西城区法院对该案具有管辖权。体操冠军偷窃入狱

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。湖南烟花厂爆炸

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