库里再次接受手术:美拟加征关税 西班牙橄榄油产业面临挑战

发布时间:2019年12月10日 19:49 编辑:丁琼
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。央视新疆反恐片

首席赵晓光:对,我觉得估值的问题是一个动态的问题,而且是要区分的,就是说我们过去几年整个成长股,TMT它核心是一个需求推动的逻辑,比如我讲互联网金融,讲互联网医疗,讲互联网教育,那么就把这个板块中所有相关的产业链都炒到100亿市值。一个新兴的行业,大家也是搞不清楚到底什么样的商业模式,什么样的企业最终会胜出。但是我们可以看到TMT行业一个很明显的特征,它一个正反馈的特征,就是一将功成万骨枯,最后这个行业起来了,可能只有一个赢家,或者一到两个赢家,因为它是正反馈的,比如我去做个平台,我做的越多,做的越早,我客户越多,客户越多,产品越好,产品越多之后,客户就更多。那么这样的话往往是赢家通吃。所以在一个产业发展的第一个阶段,往往是鱼龙混杂,每一个相关的企业都会被炒,但是当这个产业真正开始兑现,开始到拐点之后,要看业绩的时候,我们会发现往往只有一到两个赢家。所以我觉得对于目前TMT行业的估值,不能一竿子打死,有这种平台特征,有正反馈的,有互联网合伙人精神,有这种持续的稀缺性和竞争力的企业,它未来会成为赢家,那么目前看可能100亿的市值,它是被低估的。但是我们同时看到二八法则,有80%的企业是被高估的,那么这是我的一个看法。那么在目前的时点上我们要看一个比较正的节点,就是一季度业绩,一季度业绩好的公司,它的业绩开始加快的公司,哪怕它是50倍的估值,但是是可以接受的,但是如果一季度,过去两年这么多估值,业绩还是没有看到,没有看到用户数,没有看到商业模式的兑现,那我觉得它的估值要不断地下移。吉喆悼念仪式

该公司在俄罗斯市场已经跻身前十,它正在寻找合作伙伴来在印度以外的市场实现进一步的扩张,以及将产品种类扩大至电视机和平板电脑。浙江卫视道歉

之后收官双方都很平稳,本局唯一一次打劫也简单结束,希望之后能看到AlphaGo对于复杂劫争的控制水平。高速20辆车追尾

责任编辑:丁琼

热图点击