北京新房市场:千万级房源 售楼处门可罗雀仍不打折!

来源:环球网
2019年09月20日 08:07
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中国梦

商赢环球终止购买房产2.1亿未收回 被疑存"利益安排"记者梳理发现,今年至少已有32名落马官员涉及“与他人通奸”,其中包括海南省原副省长冀文林、云南省原副省长沈培平等6名省部级官员,平均每月就有3名官员在通报中被提到该行为。其中,今年7月份有15人,为月份通报最多。最高纪录是在7月2日。当天一天,通报有“与他人通奸”情节的共有5人。南方科技大学世界杯最佳阵容

“施工图”来了:建设先行示范区 深圳要这么干其中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。沙特油田被炸

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