14亿人生活巨变 爱豆“阿中”的宠粉秘笈是什么?

2019年10月08日 13:11 千龙网

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浙江这片水下 藏着一栋价值千万的豪宅(图)网易科技讯 3月9日消息,iMeigu Capital Management Ltd(iMeigu)今天宣布已向当当 (E-Commerce China Dangdang Inc, NYSE: DANG)呈递关于以全现金方式收购其全部流通股份的非约束性要约。

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早盘:美股涨跌不一 道指上涨120点如今,二手车市场的春天已同期而至——李克强总理的政府工作报告中重点提到要活跃二手车市场,更多行业利好政策行将出台。

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我驻休斯敦总领馆和央视发声 媒体:“火”箭凉了其中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。

通用汽车总裁丹?阿曼(DanAmmann)在接受采访时称,该公司计划利用Cruise Automation的技术和人才,加快其无人驾驶汽车的开发,让这类汽车“尽快”地加入到其共享乘车服务车队中。

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责任编辑:李红英

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