沙特女性获新权:廖岷:美方已承诺将取消部分对华拟加征和已加征关税

2019年12月14日 11:00来源:海南新闻作者:谢荣 实习记者 张筱箐 通讯员 白学文

  第一财经 李策:现在来看,如果说五年一个周期的话,下一个周期的亮点在哪里?我们应该在投资上把握什么?如果说电子行业的周期,它不是产生于供需方面来推动的话,它是以一个创新的趋势来推动,您觉得下一个周期什么时候会出现?魔兽世界怀旧服

  昨日,中国保监会官网发布,拟于近期在楚雄州试点民房地震保险工作。根据官网的文件显示,云南省政府拟适时出台文件,将地震保险纳入全省防灾体系,首先针对民众投保意愿较强的城镇和农村居民住宅(民房)开展基本地震保险业务,农村住户的保费将主要通过财政补贴来解决,城镇住户的保费一部分从现有住房维修基金中划转,其余自筹。目前,人保财险、诚泰财险的地震险产品已进入报备阶段。西班牙人

  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。俄罗斯遭禁赛4年

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