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2019年10月15日 03:11 来源: 中国金融网

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网易科技讯 3月13日消息,谷歌AlphaGo和李世石的人机大战进入第四场,根据规则约定,在三连败的情况下,需要继续完成最后两场的比赛,李世石发起最后一搏,为尊严而战。目前,9省(区)食药监部门对中药染色事件的继续调查结果尚未公布。网易财经多方了解到,相关涉事药企仍在正常运营。

本次重大资产重组实施前,若长城电脑发生其它除权、除息事项,则上述募集配套资金发行价格将进行相应调整。专家:2020年中国钾盐需求量将达1134万吨刘思川:医药行业是一个朝阳产业并拥有无限的发展潜力。从事制造业必须要拥有黄卷青灯、心如古井的心态,所以我们只会做我们最擅长的事情,绝不会因为短期的利益就偏离核心事业发展轨迹,荒废主业。传统企业盲目互联网化并不一定能够带来完美的效果。在医药行业是有教训的,大量的资本投入并没有带来意料之中的回报,而不少的企业更是上演了“败走麦城”的悲剧。因此,企业走互联网道路必须一步一个脚印。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。。

[编辑:潘羿翰]