西卡回应若风:华能国电跌逾5% 创近一年新低

发布时间:2019年12月07日 07:46 编辑:丁琼
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中国言实出版社本着前瞻、宏观、深度、权威的原则,约请负责政府工作报告起草工作的国务院研究室组织编写重点辅导书,主要书目有《〈政府工作报告〉学习问答》(及专题分册)、《〈《政府工作报告》学习问答〉大学生读本》,并从新中央媒体对“两会”讨论、审议、表决报告的报道中精选优秀稿件汇编成《根本宗旨——来自“两会”的声音》,还围绕《政府工作报告》的重点内容,约请权威部门的领导、专家和资深记者,撰写了《打造中国经济升级版——新一届中央政府简政放权纪实》(作者陈二厚,总理随行记者)、《大转型——中国经济发展方式变革之路》(作者李仁虎,新华每日电讯副总编辑)、《改革红利》(作者贾康,财科所原所长)、《经济新常态》(作者宋立,国家发改委经济研究所所长)、《2015政策热点面对面》(作者辛向阳,中国社科院博导)等专著,帮助干部群众对总理《政府工作报告》的深化学习。普京专机盲降

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。广东佛山发生山火

责任编辑:丁琼

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