南宁老人超市上吊:上半年中国家电市场逼近4300亿 村镇级家电网购增96%

发布时间:2019年11月20日 11:24 编辑:丁琼
为了增强体质,陈香的小外甥上了游泳班,“一个星期4次,一次60元”。现在,他们还报了“亲子班”,一年48个课时,共交万元。德国4-0提前出线

医改五年来,政府医疗卫生支出每年增加超过20%。不过从统计数据看,政府对医疗卫生的巨大投入并未减轻个人的直接负担,个人绝对卫生支出仍在逐年上涨。对此专家认为,民众一直抱怨的“看病难、看病贵”的问题没有得到实质性缓解。如果医院运行机制、补偿机制没有变,医药费用增长不能有效遏制,那么老百姓得到的实惠依然有限。创业失败30万补贴

也有人开玩笑,“李阳这么癫狂,不知道释永信大师的法力够不够。”然而现实是,皈依的李阳只是少林寺的俗家弟子,少林寺对这些俗家弟子并没有过多的束缚力,少林寺外宣部主任郑书民说,这要靠个人的羞耻心和道德修养。老女排集体亮相

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。clid发文离开SKT

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