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2018年10月18日 21:53 千龙网

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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。“这是已经没有退路的和平计划。”在美国福克斯新闻网看来,乌克兰危机已经异常凶险。过去几周,乌东部冲突加剧,政府军遭遇西方媒体所说的“耻辱性失败”,反政府武装向顿涅茨克州和卢甘斯克州之间的战略城镇杰巴利采沃推进,乌克兰经济也迅速恶化,格里夫纳兑美元汇率暴跌30%,跌至创纪录低点。荷兰国际关系学院学者莫舍斯称,法德领导人此行表明,乌克兰冲突已升至顶峰。欧洲希望向莫斯科传递一个新的重大风险信号,这场冲突可能失去控制,在欧洲引发大规模战争。“世界社会主义者”网站6日称,乌克兰内战已经将世界置于灾难边缘,奥朗德警告“全面战争”,他说“自1939年以来,欧洲从未像现在这么接近一场世界大战。”

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责任编辑:李红英

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