美国愿与伊朗谈判:瑞达期货:IMO2020限硫新政 燃料油呈现区间震荡走势

发布时间:2020年01月18日 08:40 编辑:黑龙江新闻
昨日记者致电倪安东,他说听过V小姐名字,记者告诉他短信内容很暧昧,他回:“每个人(对暧昧)解读不同。”记者问跟空姐究竟是什么关系?现在还有无联络等敏感问题,他都哼唱歌声带过,只说艺人是非多,不想再回应。话锋一转,他表示发生不少事情后,他跟太太感情反而更好,现在只要没工作时,都会带着妻女外出,“我90%都在给家庭,女儿现在学东西很快”。之后还扯到工作,表示现正在筹备新专辑。?俄政府全体辞职

泗县公安局在当日晚作出处理决定:给予张某某父亲行政拘留15日并处罚款1000元的处罚;给予张某某的叔叔行政拘留14日并处罚款1000元的处罚;给予张某某行政拘留5日并处罚款200元的处罚,由于张某某是未成年人,决定不执行行政拘留。冬奥会

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。新疆阿克苏地震

反贪机构披露,Saraki与一家有不明资金流入的公司有关系。Saraki本月28日将接受经济犯罪委员会的审判。赌王病情疑恶化

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