广西融水柳银村镇银行被罚108万元:贷款管理不到位

记者 郑菁菁 

无论是大盘还是创业板,从 30 分钟 K 线图来看,无疑都清晰的走出了缩量三角形整理特征,而且都已经走到了接近收敛变盘的末端,由此印证了我们上周周报的判断:大盘在 日,创业板在 日附近是很有可能出现变盘的时间节点。刘宏斌辞职

林恩在博客中这样写道:“计算机算法已经有能力去处理一些任务了,并且它们的工作能力有时比一般的成人都要出色。但如果涉及到对视觉、嗅觉、触觉、听觉这些输入的识别的话,计算机的能力可能还达不到一个人类婴儿的水平。”AI研究者已经开始研发像文字识别这样的一系列的辅助工具,然而这些工具的效率还远远无法达到人类那样的高水准。明星取消浙江跨年

主持人问,如果当选,是否会像台湾地区前领导人陈水扁一样登岛?朱表示,未来一定会,这是自己的“领土”,登岛有宣示的意味。至于未来则要经济考量。詹姆斯生涯总得分

TalkingData CEO崔晓波表示,Ad Tracking International能够更好地帮助中国企业快速走向海外,广告优劣有了明晰的评测方式--用数据说话,让数据说话。(百晓僧)老人斗舞式文骂

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。高玉宝去世

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