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网易彩票APP:迪士尼可自带食品

来源:岳阳新闻网发布时间:2019-09-16  【字号:      】

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我们从打车行业盘点起。早在2014,滴滴(当时还名为“嘀嘀打车”)迅速发展,当年年初嘀嘀打车公布了与微信支付合作后成绩单数据,从2014年1月10日至2月9日,嘀嘀总微信支付订单约为2100万单。然而,在当年的2月7日,北京晨报记者收到腾讯的数据却显示:从1月10日起至今,嘀嘀打车微信支付订单总量突破500万单。业界质疑其数据:2月7日到2月9日,从500万单增长到2100万单数据存在太大水分。当时腾讯公关部表示,2月7日发布的数据是从1月10日到1月26日,由于表述方式不够明确,引发了歧义和困惑。而在当时,打车行业涌进来的投资机构越来越多,砸广告、疯狂补贴抬高估值成了打车行业的一个共同的现象。日均订单等数据开始成为投资人衡量打车行业前景的重要指标。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。

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(责任编辑:南门维强)

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