罗永浩澄清与FLOW电子烟关系:没有任何形式的合作

2019年10月08日 20:03 千龙网

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毕业生遇到的租房陷阱是房屋租赁市场不规范突出表象之一。前不久,住建部等七部门发布了《关于在部分城市先行开展打击侵害群众利益 违法违规行为 治理房地产市场乱象专项行动的通知》,决定于2018年7月初至12月底,在北京、上海等30个城市先行开展治理房地产市场乱象专 项行动。其中特别提出将打击暴力驱逐承租人、捆绑收费、阴阳合同、强制提供代办服务、侵占客户资金、参与投机炒房的房地产“黑中介”。方伟华:巨灾模型涉及自然科学(如台风-洪水、地震-地质)、结构工程、统计精算以及计算机等学科,并和保险实务密切相关。目前国内保险业逐步开始使用巨灾模型,但是大家对巨灾模型的细节缺乏深入了解。应该建立起巨灾模型的监管制度,这将是对保监会正在推行的偿二代制度建设非常具体的落地。最近几年,北师大联合其他科研机构,初步完成了西北太平洋的台风巨灾模型,算法完全公开透明,可供大家使用。

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。

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责任编辑:李红英

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