华少回应离职传闻:消费凶猛:大众、轮回、赢家

发布时间:2019年12月13日 02:33 编辑:丁琼
周五,迎来久违的量价齐升行情,题材股承接前日升势继续呈井喷态势,大盘在成长股的感染下也焕发出蓬勃生机,沪指放量突破近两个月震荡平台的高点,创业板指更是高举高打,在周四狂飙逾5%的基础上,再次拉升%,全周累计上涨%,创出史上最大单周涨幅。分析人士认为,流动性充裕、“十三五”规划(纲要)发布等多重利好给A股回暖创造积极氛围。近日的连续上涨也为大盘明确短线方向,预计后市有望在震荡中继续上行。吉喆球衣退役仪式

IP的本质是一种垄断。对一个题材进行跨领域反复开发,同时也具备了对其链条上所有“造钱”环节征收“税务”的权利。如果一家公司既拥有上游的“垄断权”,也具备相对下游的生产能力,整个链条的受益无疑将获得最大化。孙艺洲吹蜡烛

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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。金球奖提名名单

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