“施工图”来了:建设先行示范区 深圳要这么干

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      陈知心
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      警方通报扔车执法几年前,江玉林与张爱萍都在广州某制衣厂打工,家里有两个儿子,算是幸福的家庭,但自从江患病后,整个家庭都跌入了低谷,巨额的外债和沉重的治疗费,都让他俩难以喘息。为此,张爱萍回到湖南邵阳市隆回老家,半年前她开始自学做布鞋,靠这门手艺维持着丈夫的治疗费用。“起早贪黑每天最多只能做3双棉布鞋,一双也只能卖30块钱。”张爱萍说,虽然比在外打工挣得少,但这样可以在家照顾丈夫和两个儿子。“孩子都在乡中心小学读书,大儿子还算争气一般都在全班前三的成绩。”张爱萍介绍,丈夫的一袋药水就需要元,一天换4至5袋,就需要100多元,而且还不包括辅助药物的费用,入不敷出的收支,让还有年迈父母的家庭雪上加霜。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。

        (文章来源:网上快三被骗)

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