何洛洛参加艺考:标债资产认定标准出炉:明确北金所等债权资产是非标

发布时间:2019年12月08日 03:57 编辑:丁琼
此外,中石油还在向政府申请政策支持。据姜万春称,大庆油田具备资源、地缘、土地和可依托设施等优势,还邻近大庆石化、大庆炼化及哈尔滨石化等企业,有利于资源的综合调配。特别是俄油经中俄原油管道在大庆入境,输油能力近期1500万吨/年,远期3000万吨/年,希望国家在原油储备基地建设上予以优先考虑,在大庆建设3000万吨原油储备基地,并将部分俄油资源配置给大庆。东亚杯

百达翡丽博物馆是全球藏品等级最高、最有价值的钟表博物馆,特别是表(怀表及腕表)的收藏,多达2000余件,全球无出其右者。仅仅是在大型古董钟方面,北京故宫钟表馆的馆藏略占上风,故有“钟看北京故宫,表看百达翡丽”之说。胡德受伤

长城电脑与中国电子同意,如中原电子或圣非凡在承诺年度(三年累计)实现净利润总和高于承诺净利润总和(且不存在因对中原电子或圣非凡根据协议约定减值测试而需要进行补偿的前提下),则超额部分的50%将作为业绩奖励以现金方式由长城电脑奖励给中国电子。水滴筹创始人致歉

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。美海军基地枪击案

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