横店群演改做直播:许家印的欧洲行与“恒驰”的全球化

发布时间:2019年12月12日 03:09 编辑:丁琼
另据权威机构美国汽车联合会 (American Automobile Association)?最新一项调查结果显示,75%的美国人对无人驾驶汽车持担忧的态度,表示信任无人驾驶技术的只有20%。而在完全不希望车辆当中带有任何自动驾驶功能的人群中,有84%表示他们认为无人驾驶不会比人类开得好,有 60%表示这项新技术还没有经过足够的测试,有57%的人表示不值得为这项技术多付钱,有 50%的人表示无人驾驶还不够为人所了解,另外有45%的人表示这项技术“让人感到厌烦”(annoying)。朝鲜实施重大试验

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。吉林战胜新疆

哪怕是围棋界目前排行第一的柯洁,让他来代表人类的最高智慧,似乎也有点不那么妥当。但这一系列不妥当,放在这项被多重标签化的事件中,却没有让很多人产生明显的不适感。金球奖提名名单

2008年第二季度无线增值服务及其它业务的毛利率为%,上一季度和去年同期毛损率分别为%和%。毛利率的环比和同比增长主要是因前述于2008年6月所收到的营业税退税。LGD十周年

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