招商策略:数字货币主题定位高 关注预期导入带来机会

时间:2019年10月11日 22:51  来源:“地表最强”CVC晒单:战投超830亿 已实现收益180亿  作者:香港五分快三

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网易科技讯 3月11日消息,李世石在与AlphaGo的人机大战中连输两场,而李世石在比赛中放弃擅长的“打劫”更是引发了不小的争议。中国围棋国手柯洁九段甚至猜测谷歌是否和李世石有不能打劫的保密协议。对此,AlphaGo之父Demis Hassabis发推澄清称:“比赛按标准中国规则,对任一棋手怎么下当然没有任何限制。”陈梦夺冠

2008年第一季度的毛利润为亿元人民币(7,590万美元),上一季度和去年同期分别为亿元人民币(6,960万美元)和亿元人民币(6,130万美元)。毛利润的环比增长主要是因为《梦幻西游Online》收入的持续增长。同时,公司的一家可变利益实体(VIE)的优惠营业税率申请已经获当地税务局批准,此营业税适用于在线游戏和无线增值服务收入。因此,本季度营业税有所降低。除非税法条款变更,公司预计在可预见的将来继续享有这些营业税优惠政策。毛利润的同比增长主要是因为今年的第一季度游戏和广告收入的增长。window10

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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。梦想改造家

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有人说过,李世石的棋风也是开局弱,越到后面棋力越强,如果是这样的话,是和机器的风格比较像的,但前面我们也说过,越到后面,机器的优势越强,人类出错的机会越大,所以Alpha Go获胜,也是顺理成章的。鲁大师上市

编辑: 高政超


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