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2020-11-25 03:14 信息编号:lrjbqlhbc 我要留言
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编者按:Alphago 赢下这场围棋的 “世纪大战”,这到底是人工智能战胜了人类,还是人类向自然发起挑战?人类对自然,抑或说人类对人类本身的改造,又会随着人工智能的飞速发展下走向何方?而对于哲学家来说,除了询问自己生从何来死往何处,现在又多了一个命题:我们人类和机器到底有什么区别?这可能是目前对人工智能发展最深度的思考之一,期待与你一同探讨。本文作者朱珑(Leo Zhu),依图科技 CEO。以下内容仅为个人观点,不代表真格基金官方观点。

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今年中考将于24、25、26日三天举行,全市有8万余名中考生走进2845个考场参加考试。昨天,本市部分考点开始布置考场。记者了解到,高考中“露脸”的金属探测仪,今年也将用在中考的部分考场中。在考务方面,今年特别提出监考老师不得将手机带进考务室,考点将设立监考老师手机存放处。

为此,汪先生要求公司出具解约通知书和离职证明,并提出了补偿要求。但公司却要求他填写辞职书,证明其为自动离职,且只能给1500元的工资,因为“效益不好”。这下汪先生明白了,公司既不想承担主动解约责任,又不想给补偿。而在拒绝了公司的要求后,汪先生自然也没收到7月份的工资。在汪先生找到了新的工作后,要求该公司给自己出具离职证明并转移社保,遭到拒绝。

“辽宁舰”航空母舰:“辽宁舰”航空母舰是中国第一艘航空母舰。2012年9月25日正式交付海军。第一艘航空母舰顺利交接入列,标志着我国航空母舰发展建设取得重大成果。

www.2267t.com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。

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www.2267t.com发布时间:2019年11月17日 9:57
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