汽车板块迎周期性投资机会 业内建议关注产业上下游

记者 郑菁菁 

魅族 MX3机身正面是一块英寸的电容触摸屏,分辨率达到了1800x1080像素的惊艳级别,显示效果相当细腻。此外,该机还采用了800万+200万像素的摄像头搭配,支持LED补光灯,拍摄能力十分强劲。体操冠军偷窃入狱

金银岛市场分析师姜娜指出,简而言之,不久的将来,消费者可以在中石油加油站买到中粮的大米。而这也是继10日与阿里巴巴合作之后,本月中石油联手的又一战略合作伙伴。法国80万人大罢工

2015年的具体营收华为并未公布,在2016年新年致辞中轮值CEO郭平仅提到了华为2015年的预期总营收约3900亿元人民币,企业业务营收并未涉及。根据2014年的华为公布数据,华为企业业务收入达194亿元人民币(31亿美元),同比增长%,云数据中心解决方案和敏捷网等网络和IT领域业绩实现。火箭vs猛龙

网易科技讯 3月15日消息,美股周一小幅收高,道指收盘点位创下年内新高。虽然油价下跌,但耐克、波音等公司带动主要指数上涨。分析师称,只要价格维持在近来的高位,股价与油价之间的关联可能会减弱。水滴筹创始人致歉

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。体操冠军偷窃入狱

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