前美联储主席保罗-沃尔克逝世 享年92岁

记者 郑菁菁 

在主营方面,公司OTC业务稳健,胃肠用药整合了温胃舒、养胃舒和气滞胃痛颗粒等品种,增长有望提速;皮肤药重点打造顺峰和天和两个品牌,有望带来增量;配方颗粒已纳入浙江省医保,成长空间大。李诞吐槽甄子丹

昨晚8点半,记者就此事联系渠县宣传部。相关人士说,渠县县委、县政府昨日下午才从网上获悉此事。得到情况后,政府成立由常务副县长、分管民政的蔡文华牵头联合调查组。调查组由渠江镇、渠县民政局、残联、人力资源和社会保障局、工商局等部门组成。浓眉50分

纵观世界军事强国快速精确打击技术的发展历程,一种基于陆海空天多维的作战平台,可打击从深海到高空各个层次目标的一体化全球快速打击系统已经初现端倪。上海机场回应接机

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。bwipo冠军

■??维和征文44??对“中国半岛”的那些记忆46??达尔富尔工兵营地见闻47??伸展雨林的“红土高速”47??跨越重洋的一分钟电话48??西非维和二三事丁俊晖英锦赛冠军

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