Mate 30 华为的“悲壮旗舰”

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2019年09月20日 18:03来源:快三回本计划
 

  本报北京时间:2019年09月20日 18:03(记者李心萍)记者从彩票快三江西-在全球化进程中,本国企业要相对于外资或国外企业,成为全球产业链中价值创造主体和价值分配主体。就目前的情况而言,全球化进程中的企业主体地位仍任重且道远,这就是为什么我们的企业只能从苹果手机中分到4%的利润。正是高通、苹果、谷歌等一批创新型企业在价值创造和价值分配中的贡献,确立了美国企业在全球化进程中的主体地位。周杰伦新歌

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。Counterpoint Research新德里分析师塔伦·帕塔科(Tarun Pathak)指出,“两年前印度品牌商对国际品牌商造成冲击,而如今它们则遭到了中国手机厂商的冲击。未来一年,Micromax和其它的印度智能手机厂商将会面临巨大的竞争压力。”2019年女排世界杯


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(责编:冯粒、袁勃)
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