黑石主席苏世民:强烈反对负利率 劳民伤财

2019年09月21日 05:10 千龙网

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长三角一体化建设加速 上海青浦区迎房企重仓综上所述,我们认为公司本次交易有利于公司长远发展,符合公司和全体股东利益,不存在损害中小股东利益的情况,表决程序合法,符合法律、法规和《公司章程》的规定。

这一年,温州着力扩大有效投资。完成工业投资606亿元,增长29%;实现“三招一优”,推动温商组团回归,实现到位内资410亿元,增长94%;实际利用外资5亿美元,增长%。新闻标题}

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茶叶甘苦,即使不少成年人,也不喜欢多饮。而家住汉阳西桥社区的11岁小学生卢辉,不仅喜欢饮茶,而且还善于品茶,阅茶甚多的他,能够一口喝出不少绿茶的好坏,以及采摘的日期。

国务院安委会:对河南义马气化厂爆炸事故挂牌督办小米表示,有网友在“山东小米金融公司”微信公众号留言称,“我为什么没有额度,从小米1到现在的小米4都用过,在小米网消费几万元,你们看着办”。这证明山东小米金融公司已引起相关公众的误认和误解,认为山东小米金融公司的经营行为与小米相关。

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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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责任编辑:李红英

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