赵昌文:三亚金融业发展取决于需求 政策助推有限

记者 郑菁菁 

一名港籍男子梁先生8日在微博上爆料,称他的珠海籍妻子与珠海斗门一律师通奸生子,还设计骗取自己房产,还称因第三者刘某为珠海某法院副院长的弟弟,故投诉无门。9日珠海市斗门法院公开回应,称刘某确实是该院刘姓副院长的弟弟。首架电动飞机首飞

目前,铜川市已成立了由市政府主要领导为主要成员的“一元民生保险”工作领导小组,全力推动此项事务。铜川市市长郭大为表示,“一元民生保险”将是铜川人的长久利益,不只是一年保期或者一届政府的事,而要“管常年”。孟执中院士逝世

网易科技讯 3月16日消息,据路透社报道,周二,美国参议院商务委员会的议员和谷歌等公司发出呼吁,为无人驾驶汽车制定全国性监管法规,而不是让各州自行其事,从而避免因法规混淆阻碍无人驾驶汽车发展。苹果在华销量大降

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。北控险胜福建

Prudential固定收益公司的首席投资策略师兼全球债券主管蒂普(Robert?Tipp)表示,由于美元的走强,中国商品已经在这些国家显得物美价廉,而美元贬值不会使中国商品更具竞争力。?美国仅占中国出口的17%,但是香港占中国出口的16%,而港币和美元挂钩。?华少回应离职传闻

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