陈一冰回怼恶评:优客工场冲刺纽交所:前9个月亏损超5亿

发布时间:2019年12月13日 10:38 编辑:丁琼
这种类型公司的市值基本集中在百亿美元的规模。例如唯品会去年市值比较高的时候大概有200亿美元的市值,而现在市值大概在92亿美元左右。传统线下的Footlocker是美国体育用品垂直领域最知名的公司,市值也在95亿美元左右。陈一冰回怼恶评

6日上午9点左右,记者在东湖海洋世界看到,工作人员将5条娃娃鱼装进两个盛有浅水的泡沫箱,抬上汽车。娃娃鱼通体褐色,最大的体长足有50厘米。俄罗斯遭禁赛4年

正是因为“收入低”,刚毕业不久的山东小伙杨东曾工作不到3月,便辞掉了首份工作。去年7月,杨东从山东某学院毕业,首份工作就是在当地某银行从事电话客服工作。工作枯燥乏味,而且薪资不高,很快就让杨东有了辞职的打算。9月中旬,杨东决定辞掉工作,选择“北漂”找机会。湖北献血大王去世

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。武圣关公回归定档

责任编辑:丁琼

热图点击