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肖华再发声明 体操队无金收官:肖华再发声明

2019年10月17日 07:59 来源: 中原彩票网

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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。此外,就在2月中旬,有投资者在全景网互动平台上向金固股份求证,公司是否有无人驾驶业务?金固股份回应:公司参股公司苏州智华专注于智能驾驶的研发,集软件、硬件的研发及生产于一体。

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答:我认为我们并不是让计算机模仿人的风格,我们只想达到人类大多数情况下的水准。人类的下棋风格已经被研究过了,虽然未被了解通透,但过去几十年心理学家一直在研究。我们都知道象棋高手或大师在思考接下来的步骤时都能看到接下来的多个步骤。有时他们需要深入的计算并决定落子,有时不需要这么做。但是他们对落子有一套非常复杂的计算和检索机制,所以要模仿人类下棋的风格非常的困难。** 此新闻稿中所列美元数字仅为便于阅读。美元与人民币的换算基础为2011年9月30日纽约联邦储备银行统计公布的人民币中午买入汇率,即:1美元=元人民币。无正式陈述说明人民币已经或者可能以2011年9月30日的汇率或任何其他特定日期的汇率折算成美元。本新闻稿中的百分比是在人民币基础上计算得出。

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