海证期货:焦炭继续底部震荡 区间操作为主

记者 郑菁菁 

经参考上述盈利预测利润,长城电脑及中国电子确认本次交易完成后,中原电子、圣非凡在2016年、2017年、2018年的累计实现净利润应不低于累计承诺净利润,否则中国电子应按照协议约定的利润补偿的方式对长城电脑予以补偿。泽尻英龙华被捕

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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。双十一总成交额

微软:微软拥有类似于Cortana的人工智能助理,还在中国推出了一个“小冰”,与Siri不同,微软的AI助理可以根据基于上下文的“长程情感对话能力”,Cortana具有自我学习能力,能够在与人类交互中变得越来越聪明。尽管它不会下围棋,但如果微软愿意,基于AI技术积累研发出类似于AlphaGo的下期机器人并无难处。凯尔特人战胜勇士

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