魔兽世界怀旧服:快讯:华为概念股午后拉升 瑞声科技涨超4%领涨蓝筹

发布时间:2019年12月06日 16:24 编辑:丁琼
棋盘上“场”、“势”、“棋风”之类的东西,看起来是人类独有,很玄乎的感觉,本质上还是程序。只要电脑学习的棋局足够多,它还是能识别出来,评估出最好的落子。AlphaGo?还是机器,只是运算能力更强大了。众星悼念高以翔

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A:蓝标的传统广告业务,主要是博杰、精准、今久。现在今久主要是房地产广告,行业又在增长。博杰之前有电影频道、新闻频道代理资质。博杰2015年失去了电影频道的广告代理。但是从央视的广告收入来看,今年有10%的增长。2016年,博杰已经有了新的央视广告代理资质。2016年,博杰会做到1亿到个亿利润。对比2015年,不会有太大的增长压力。感恩节

那为什么估值网络会出问题呢?可能是用于训练估值网络的自学习(Self-Play)的样本分布有盲点。为了提高样本生成速度,AlphaGo的自学习样本是通过用两个纯粹的DCNN互搏来生成的(完全没有搜索),而DCNN下出来的棋因为是纯模式识别,一个大问题是死活不正确,经常是在死棋里面下子。如果黑白两方都犯了死活不分的毛病,然后一方比如说白侥幸胜了,那估值网络就会认为方才白的死棋局面是好的。这样估值网络就会染上同样毛病,在中盘复杂的对杀局面中判断失误。若是这种情况就不好处理,AlphaGo下一局可能还会有同样的问题。这里可以看到,电脑本身也不是靠穷举来下棋的,围棋毕竟太复杂,每一步都要剪枝,离当前局面近的仔细剪(用DCNN),离当前局面远的快速剪(快速走子),直到终局得到胜负为止。剪枝的好坏直接关系到棋力的高低,DCNN只是一个有大局观的非常好的剪枝手段,它的盲点也会通过败着反映出来。欧冠

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