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2016至2020年期间,中国在该领域投入的研发资金预计将达到GDP总额的%,而在上一个五年计划中,研发资金占比仅为%。 虽然蓝色光变今年净利下降9称,但中银国际预计,随着公司国内外业务的增长,2016年,蓝色光标收入将维持50%的增长,收入达到135亿。利润将回到2014年的水平,大概在个亿。 www.sy1333.com那这次出战的AlphaGo,又是有什么独门绝技呢?类似之前提到的MinMax搜索框架,AlphaGo(以及现在很多其他的围棋AI),在决定下一步棋怎么走的时候,采用了MCTS(Monte Carlo Tree Search)的搜索框架。 中国银行外汇牌价美国无接触格斗赛麦克纳利感染去世高考延期一个月其中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。

除了大股东增持,券商股在回购方面同样走在其他行业之前。兴业证券()近日公告称,截止3月14日,公司累计回购股份数量为万股,占公司目前总股本的比例为%,成交的最高价为元/股,成交的最低价为元/股,耗资亿元。根据回购方案,兴业证券拟回购总金额不超过15亿元。 中原电子在评估基准日(不包括基准日当日)起至标的资产交割日(包括交割日当日)止的期间运营所产生的盈利由长城电脑享有,亏损由中国电子承担,并以现金方式向长城电脑补足。

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