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“上周和一个一年级孩子的家长聊天,他们的孩子上学前和我儿子差不多,也没特别学什么。但上了一年级后发现跟不上进度,特别是语文,老是在班里最后几名。其他在上小学前读过衔接班的孩子,明显就轻松多了,甚至有孩子上小学前已经认识上千个汉字。这样看来,我现在要抓紧给孩子上培训班‘恶补’啊!”另一位家长也表达了相同的担忧。一分彩票app下载来自韩国的调查问卷则显示,有%的韩国人认为李世石能赢,有%的韩国人认为AlphaGo能赢,还有%的韩国人认为结果不好说。其中认为李世石能完胜对手的韩国人占%,认为AlphaGo能取得5-0结果的有%。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。“柯蒂斯·威尔伯”号是“阿利·伯克”级导弹驱逐舰的第四艘,从1994年服役至今已超过20年。尽管舰龄已渐入“老年”,但经过现代化改造后,它仍是美军最早具备弹道导弹拦截能力的宙斯盾战舰之一。从这个角度而言,它与同样专门加强反导能力的“拉森”号颇为类似。这并非美国海军有意为之,而是当前第七舰队驻横须贺的近十艘宙斯盾舰大都专门加强了反导能力,以应对亚太地区的“弹道导弹威胁”。

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