全球贸易入冬怎么破?中国放了三个大招

记者 郑菁菁 

那为什么估值网络会出问题呢?可能是用于训练估值网络的自学习(Self-Play)的样本分布有盲点。为了提高样本生成速度,AlphaGo的自学习样本是通过用两个纯粹的DCNN互搏来生成的(完全没有搜索),而DCNN下出来的棋因为是纯模式识别,一个大问题是死活不正确,经常是在死棋里面下子。如果黑白两方都犯了死活不分的毛病,然后一方比如说白侥幸胜了,那估值网络就会认为方才白的死棋局面是好的。这样估值网络就会染上同样毛病,在中盘复杂的对杀局面中判断失误。若是这种情况就不好处理,AlphaGo下一局可能还会有同样的问题。这里可以看到,电脑本身也不是靠穷举来下棋的,围棋毕竟太复杂,每一步都要剪枝,离当前局面近的仔细剪(用DCNN),离当前局面远的快速剪(快速走子),直到终局得到胜负为止。剪枝的好坏直接关系到棋力的高低,DCNN只是一个有大局观的非常好的剪枝手段,它的盲点也会通过败着反映出来。操场埋尸彻底清查

花旗集团分析师庄耀鸿:百度钱包活跃用户数量超过5000万,但竞争对手的规模大很多,百度对2016年制定了什么战略来追赶竞争对手?管理层有没有考虑进行现金分红?演员姜亦珊离世

然而,19*19的围棋棋盘和最简的落子规则却衍生出无穷无尽的变化。理论上,排除不合法的落子位置,如没有“气”的位置,每一步的行动可能局面是3361种,是个171位的数。即便人类有记载的棋谱总数至今不过几千万盘(8位数)。这样的复杂度能够通过机器全部运算得到吗?即使程序可以通过数据库把棋谱全部收录,但它能够应对所有的棋局变化吗?所以,人们普遍认为机器不可能在围棋上胜过人类。办手机号人像比对

陈沛表示,AlphaGo遭到黑客攻击的说法可能站不住脚,他更认为是李世石今天的不俗表现触碰到了AlphaGo的某处BUG所致。目前,李世石的打法更加谨慎,离取得首胜只剩下一步之遥,陈沛进一步表示,李世石在前三局的比赛当中,分别采取了不同的打法来试探AlphaGo,但都以失败告终,第四局的打法,更像是那么我们了解的李世石,他使用自己习惯的方法来进行比赛。湖人十连胜

不按照美国通用会计准则,调整后的税息折旧及摊销前亏损(EBITDA)为960万美元,上年为利润亿美元。范冰冰美杜莎发型

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