女篮获得奥运资格:控股股东三盛宏业“城门失火” 中昌数据恐“易主”

2019年11月19日 02:15来源:荆州新闻网作者:谢荣 实习记者 张筱箐 通讯员 白学文

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  就在11日,《韩国时报》还刊登题为“张成泽被除——给中国的信息”的文章称,一些分析家说,张成泽被除向中国政治领导人发出了一个负面信息。报道援引檀国大学学者宋太奎(音)的话称,“张成泽精心发展与北京友好关系,与北京保持长期的良好关系,通过扳倒张成泽,金正恩似乎在坚持,没有中国的帮助,他的政权可以生存下去。”日本《产经新闻》12日称,随着朝鲜国内的肃清,中朝很多关系人士联系中断,中朝之间的贸易部分中断,中国地方政府和朝鲜的交流活动也被急忙叫停。中国外交人士称“中朝间的渠道有一夜间中断的感觉”。韩国《东亚日报》11日称,中国强化了朝中交界地区的治安,并提高了警戒水平。消息人士称,最近主要交界城市的当地公安和边防支队进入了非常勤务状态。吴哥窟禁止骑大象

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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。atp年终总决赛