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来源:搜狐彩票发布时间:2020-03-30  【字号:      】

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网易科技讯 3月9日消息,日前,由36大数据主办的“大数据应用与实践”沙龙在京举行,多家大数据行业的企业代表做出分享,并针对大数据商业应用问题展开探讨。百度:在Google取得任何进展之后,呛声百度成为政治正确的事情,这是段子手们的基本逻辑。事实却是,百度并没有只是在做外卖,它在人工智能领域同样投入巨大。除了力邀吴恩达等顶级AI专家加盟之外,百度在硅谷开设了深度学习实验室,拥有百度大脑项目已达到三岁婴儿的智力,并建立了“深盟”人工智能开源平台,将人工智能成果开放给行业。百度拥有与Cortana水平相当的语音搜索助理度秘,它比Siri更先进,可在线下单——这并不比下围棋简单,识别语音许多公司都可以做,但识别之后还要理解语义,而人类的语义规则却是千变万化的。因此,我坚信百度眼下已具备研发AlphaGo围棋系统的实力。

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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。

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【环球网综合报道】摄影师玛丽特?帕蒂?艾伦(Mariette Pathy Allen)35年来一直是变性人社区的支持者,她用相机记录着这里的一切。2012年之前,艾伦工作的重心在美国,然而这一年,在哈瓦那,古巴总统之女、古巴性教育中心董事马列拉?卡斯特罗?埃斯平(Mariela Castro Espin)与世界变性人健康专业协会合作组织了一场针对变性人身份认同与文化的专题会。出于好奇,艾伦决定在古巴首都待上一周,会议结束之后,艾伦还认识了2位变性人——阿曼达(Amanda)与娜奥米(Nomi),三个人后来成了朋友。

1919年年底,鲁迅搬出会馆,在八道湾11号院购置新宅,将绍兴老家的母亲及三弟眷属接到了此处,总算是在此处完成了与一家团圆的梦想。但这团圆好景不过才三年,鲁迅因与二弟周作人失和后,搬出了八道湾,住进了附近的砖塔胡同。




(责任编辑:金球奖)

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