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2019-12-16 00:12:41|来源:人民日报|编辑:靳松

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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。

此前部分准备对接战略新兴板的中概股可能会选择新三板“着陆”中信证券投行部业务人士表示,前期储备的拟挂牌新三板企业,主要分为两类:一类是想要回归的中概股,另外一类是具有互联网概念的国内企业“新三板注册制的味道更浓,其实挂新三板也比较适合这些企业”

华润集团3月17日公开向媒体透露,万科与深圳地铁集团的合作未经万科董事会讨论通过,并已就信披程序相关问题向监管部门反映意见。万科对此解释称,与深圳地铁集团签署的是没有法律约束力的备忘录,根据《公司法》及《公司章程》规定,无需事先通过董事会审议。

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那么这套算法可否运用到国际象棋呢吠?我推测或许这样的程序会比现在的人类国际象棋大师更厉害客查僚,但还是比不上现有的国际象棋程序筷爽。

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现场问题21:我突出的感觉是,华为已经不再用自己的眼睛在看这个世界,他在用客户的眼睛,用万事万物最节俭,最经济的方式来看这个世界。

不知专业人士如何,当我们通过你们的长篇大论知道了AlphaGo和围棋后,首先闪现的念头是,既然围棋如此复杂,但AlphaGo都可以迎刃而解,那么至少在我们看来比围棋简单得多的语音识别、语音搜索、无人驾驶汽车等这些远远比围棋要应用更为广泛,更贴近普通人的领域为何进展缓慢?

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太平洋岛国论坛渔业局在报告中指出,每年遭人违法违规捕捞的金枪鱼,总量介于万吨至万吨之间;若换算成渔获总值,可能介于亿美元至亿美元。

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二手房开征增值税,是否会增加税负?对此,上海财经大学公共经济与管理学院教授胡怡建表示,将营业税改为增值税征收的办法对税负是否有所提高还要等具体的制度出来才可以探讨,需视不同情况而定,并不能断言二手房交易的税负一定是提高了。关键在于税率的制定,以及房屋出售中获益的多少;但满2年住房免征营业税的政策,改成增值税后,应该会延续免征的优惠政策。

lu勤:在巨灾资本运作上,类似巨灾债券zhe方面de创新挺多的,性质和传统的保险bu太一样。巨灾债券为投资者提供潜在分散风险的效益。由于巨灾债券所涉及的自然巨灾风险与大多数其它证券的风险基本上没有相关性,因此在投资组合中加入巨灾债券有助改善其风险与回报的比例。

DeepMind作为一家公司,同Google的其它子公司的关联都不大,虽然它确实同谷歌大脑项目有一些交流。

也有分析认为,战略新兴板的定位与注册制改革理念是矛盾的。何为“战略新兴产业”?恐怕这个问题就很难解决。十八届三中全会决定明确要求,要让市场在资源配置中起决定性作用,所以才要推动资本市场注册制改革。一边推进注册制改革,一边推出战略新兴板,这在内在逻辑上是有矛盾的。如果设置了战略新兴板,等于在注册制具体上市要求的基础上,又叠床架屋增加了企业必须属于“战略新兴产业”这样一个实质性的审核条件,这就等于监管层通过主观意志来介入哪些企业能够更低门槛更快速地在资本市场上融到资,这显然与当前市场改革理念不符。

科学家正在研究的人工智能是让机器可以观摩别人下棋就知道围棋这个概念、围棋的规则,并基于此去学习人类的做法进而学会下棋。2012年,百度现任首席科学家吴恩达在Google 做了一个著名的实验:让计算机识别上千万张图片,它自己总结出“什么是猫”,进而识别出其他图片中的猫。这相对于人类来说,依然还有巨大的差距:我们给一个小孩子展示10张图片,TA可能就会有一个概念了。但更强大的人工智能就会自我学习、自我成长,它会变得越来越聪明。AlphaGo是针对“封闭规则”的算法实现,终极的人工智能要面临要面临这个世界无穷无尽的不确定性,对计算力有着无穷无尽的要求。

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