7月收官:权益类基金仓位先升后降 股基仓位连降两周

2019年09月22日 01:57 千龙网

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快三高手计划 全聚德陷窘境:营收、净利现双降 员工大量流失

5G概念公司被"踏破门槛" 7月机构扎堆调研了这些公司去哪儿网始终将消费者的利益放在第一位,对于遇到问题的消费者,去哪儿网均已在第一时间启动消费者保障,并对消费者进行先行赔付。

“目前来看,购房人对这种模式很欢迎。”刘军说,由于整个房地产交易过程几乎都是需要买卖双方参与,所以在卖方付费模式下,买方能享受到的服务和在以往情况下能享受的服务没有任何差别。

交通事故网上处理。推进与法院、保险机构的数据信息共享,推动实现车损事故网上定损、理赔。

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。

3月16日,《亚洲银行家》主办的“2016年亚太区零售卓越服务大奖”评选结果揭晓,招商银行第7次荣获“中国最佳零售银行”、第12次荣膺“中国最佳股份制零售银行”两项国际奖项。

向佐郭碧婷婚礼3月19日,华润集团董事长傅育宁在接受《中国经营报》记者采访时,首次正面回应此前华润呛声万科与深圳地铁合作一事。

责任编辑:李红英

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