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放大字体  缩小字体 发布日期:2019年09月24日 08:02  浏览次数:04
核心提示:全面赋能、网易科技讯3月14日消息,据国外媒体PRNewswire报道,优酷土豆在今日举办了一次特别股东大会,并在随后宣布公司股东已投票批准了公司在去年11月6日达成的私有化协议。

 全面赋能、覆盖“生活在这里真的很孤独,没有人瞧得起我们”,何洪说,好多次想举家搬走,但走投无路。如今,他渐渐觉得当初“存钱不如存人”的想法是错的,但到了这步田地,又只能硬着头皮走下去。



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自2014年年底至今,有关青岛市内城阳、崂山、李沧等地被网络频频爆出社区书记资产数亿、并涉嫌贿选等,青岛城阳区流亭街道杨埠寨社区便是其中之一。


民间志愿者组织英国华人参政计划(British Chinese Project)的麦克·韦克斯(Michael Wilkes)表示,经常有华裔就所受到的毒打和辱骂联系该组织。“我们一直都收到来自英国各地的电话和电邮,讲的都是他们遭遇的种族歧视。人们对哪些词华人听了觉得刺耳普遍缺乏了解。”


摘要:2015年春运大幕2月4日正式开启,将持续至3月16日,为期40天。据交通运输部消息,预计2015年春运全国旅客发送量将达到亿人次,比2014年增长%。


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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