短短4年超80%韩国国民信息被盗取!姓名手机号全泄露

记者 郑菁菁 

根据国资委最新要求,2016年鞍钢集团工资总额预算预计比上年下降8%-10%。通过整体工资水平调整,鞍钢以这样的方式降低人工成本总量。美海军基地枪击案

由此可见,这场看似挑战人类意识或思维的“人机大战”,首先是一场商业秀,其次,才是一次关于“人工智能”技术的测试。首辆飞行汽车亮相

Cloudera的莱利表示,他并不担心Hadoop社区会将提供附加软件视作背叛,社区的贡献者不会介意,因为公司的专有软件并不是那种会吸引工程师去开源项目的数据库技术。他还说,大多数的Cloudera员工还会为Hadoop做贡献。中超

从缠论的视角看,由于日线以及 30 分钟级别 MACD 黄白线都已回拉到零轴附近,除非是当下在 30 分钟级别上出现一轮力度超过 2 月底大跌力度的快速下跌,否则不论是大盘还是创业板,都有极大概率出现日线级别底背驰。高速20辆车追尾

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。厦门马拉松

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