乔碧萝首次露脸:香港警方记者会:有便衣被暴徒围殴 警察曾开一枪

发布时间:2019年12月14日 04:42 编辑:丁琼
你看到的是德国电信展示的高清图像,是4K图像。日本是8K,大家说这个4K投资会不会很冒失?我认为不冒失。当时中国移动疯狂投资TD-LTE的时候,有人说这样风险很大。有人也问我风险大不大,我说你去东京、韩国看一看,人家300兆,人家国家经营得好得很,赚很多钱,大投资没有问题。4G理论说是可以到300M,扩展可到450M,现在实际应用效果上才几M,所以我觉得4G时代还有很长时间,中国不要着急5G,还早着呢。4K还没有普及给老百姓,VR就来了,以后的管道还要变得更粗。诺奖最年长得主

运城市纪委对张彦正式立案调查,并对张彦作出停止工作、接受调查的处理。有网帖称,山西省运城市纪委干部张彦在北京和山西均有户口,其身为原运城市财政局局长的公公在北京、三亚等地拥有十余处房产。天津女排

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。英超

丁磊先生接着说:“总的来说,我们对2008年第四季度的广告服务感到满意。我们非常专注加强并提升网站内容及质量,来吸引新用户和广告客户。我们还将继续加强电子邮箱和博客的服务,以获得更多的新用户,并且为那些希望赢取我们客户群体的广告客户创造更多的高质量广告空间。凭着我们提供给客户及广告商一贯成功的综合服务,我们相信网易会更好地利用广告由传统媒体向在线平台转移的机遇。”?uzi输了

责任编辑:丁琼

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