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20181022 10:13

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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。经过8年的发展后,华兴终于决定在利润丰厚的IPO环节有所作为。2012年,华兴证券在香港成立,与并购组筹备的时间大致相当。在2010年到2011年这一波上市潮之后,包凡发现此前的很多客户都上市了,能够跟他们合作的机会变少了。他认为,市场逐渐透明化,未来单纯依赖私募融资和并购业务,不足以成大事。此外,野兽此次推出的Bike Fitting系统,据称只需要骑友的一张照片,便可在30秒内筛选出最适合的车型尺寸。除此之外,野兽骑行方面表示,可提供车架终身包换、一次免费保养、7天无理由退货、30天只换不修、整车免调试包装等售后服务。(子虚刀)

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