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2019-08-21 12:14 来源:中国邮政局 

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此次,Nexus 5依旧延续了前几代的圆润造型风格,整体设计更加简约,也更有谷歌范儿。机身正面配备了一块英寸IPS电容触控屏,分辨率达到了1080p(1920×1080像素)级别,显示效果清晰细腻。同时,其背部内置有一枚800万像素摄像头,可以满足日常拍照需求。一位工龄38年的鞍钢集团职工告诉21世纪经济报道记者,自己如果签订“3005”协议的话,现在的工资相比过去好的时候下降了近三成,原来单位效益好的时候,每月能赚3200-3500元,新的政策是,居家后每月税前3000元左右,去掉社保和个税后1800元左右。

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。看着周围年轻房东们那些红扑扑的脸和当年熟悉的那些老歌,Ada转了那个链接配上了一句话:“貌似说得都是极好的,可是臣妾做不到!”

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