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来源:彩民村发布时间:2020-02-22  【字号:      】

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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。

根据这项调查,在Twitter的广告客户中,有23%计划减少广告开支,只有32%的公司计划增加广告开支。9月22日,中国-委内瑞拉高级混合委员会第十二次会议在北京举行。中共中央政治局常委、国务院副总理张高丽和委内瑞拉总统马杜罗出席会议闭幕式并致辞。闭幕式前,张高丽在钓鱼台国宾馆会见马杜罗。新华社记者王晔摄?

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人工智能的本质是让机器拥有智慧,而不只是计算能力。如果比拼单机的计算能力,中国的“天河2号”可排名全球第一,不过这并无太大意义。人工智能的巧妙就在于,它可以不断优化自己的算法,进而让计算能力指数级增长,借助于云端的服务器集群,以为行将普及的量子计算、生物计算,让机器越来越聪明。机器即可以是无人车、无人机这些硬件,也可以是Siri这类软件。

只不过,我们的父辈、我们自己都无法在自己失业的那一天重新学习相关领域的知识。社会上总要有一批人承受技术性失业带来的悲剧。

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评估结果显示,国务院部门中评估结果排在前列的有:海关总署、交通运输部、中国证券监督管理委员会、国家食品药品监督管理总局、国家信访局、水利部、教育部、国家发展和改革委员会、国家安全生产监督管理总局、国家体育总局。

2 通俗来说以下两点:1),冷血的alphago通盘战力较强。人类棋手基本都有各自爱好与特点。有人强于布局,有人喜欢搅局,有人爱力战,有人精于收官。但alphago似乎通盘综合战力都较强,皮实(有点像小时候看依田纪基的棋,胡说下)。基于胜率的计算使得某些人类不太走的棋Alphago也会走,往往人类棋手认为的破绽反倒最终不见得是大破绽。换句话说:就是alphago的每步棋都是基于相当的计算和通盘胜率做出选择的,即使你看不太懂。




(责任编辑:武汉动物园告急)

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