乔碧萝首次露脸:法国表示将对美国威胁征收新关税作出“强烈反应”

发布时间:2019年12月12日 10:35 编辑:丁琼
硬件配置方面,Optimus G Pro搭载了的高通骁龙Snapdragon 600四核处理器,并具备2GB RAM+32GB ROM,内置Android 智能操作系统。机身背后搭载了1300万像素摄像头,也可以支持 1080P视频录制;正面也配备了210万像素前置摄像头。此外这款手机还搭载3140mAh超大容量电池,续航表现更为给力。中国国奥0-1叙利亚

这个“规矩”虽然没有画押立据,但后辈们都老老实实地墨守着,直到60多年前,一对年轻男女吃了第一只螃蟹。“一个夏埔姓钟的女孩嫁到西洲徐家,后来遭到了报应。”80多岁的徐大爷说,听说女方嫁过来后,怀孕难产死了,儿子保住了,不幸的是儿子长大后,结婚娶了妻,但怀不上小孩,绝后了。此后,村里人都认为是毒誓显灵了。首颗5G卫星出厂

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。中国火星天团亮相

习近平在全国政协民建、工商联委员联组会上提出的构建“亲”“清”新型政商关系,连日来受到舆论广泛称道,其内核是唯物辩证法指导下的思维创新。霍建华父女出游

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