港媒:男子跨境购买攻击性武器 港警乔装将其拘捕

记者 郑菁菁 

在未来,人们将告别了扭转方向盘的时代,你只需在汽车里输入目的地,它就自动规划路线,带你去任何你想去的地方;在未来,你在通勤的路上或许不会坐在后车座里看报纸,而是拿起了Kindle或是iPad来浏览信息。英首相给居民送奶

2、万物互联、万物智能是个大趋势,而智能的基础是大数据,想想,我们人类的认知和情感就是来自感觉器官收集的大数据学习来的,人就是个大数据处理系统,人工智能就是模拟人认知和思考的过程。吉喆球衣退役仪式

我们就乘着双创(大众创业、万众创新)的东风,过去每年花了几百万、几千万建一些一上线就死亡的僵尸平台,根本就服务不了创业,你干脆把这件事情交给猪八戒做,这就是我们现在在全国“忽悠”的事情。这样“忽悠”过后,还是去养活我们在这个平台上的服务商。比尔盖茨客串美剧

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。爱立信被罚74亿元

假货最大的伤害是对整个中国社会的伤害。我们绝不能让自己的孩子和下一代以为,你不诚信,你抄袭别人,你剽窃别人的想法,你依旧能够发财。这是不对的。如果那些有知识产权、有专利、创新想法的人不能够成功,而小偷、强盗能够暴富,如果这个社会大家都在剽窃,这个社会的人都在使用假的东西,那这个社会怎么会进步,怎么会成功?如果你所有的想法都有人会剽窃过去,都会抄,那你问自己,你是否会坚持创新,你是否还会这么努力?密室大逃脱

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