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针对香港当前局势 国务院港澳办刚刚表态了

2019年09月20日 15:34 来源:参考军事 责任编辑:董磊

核心提示:报道称,英国外交大臣:政府正在加速进行无协议脱欧准备

参考消息网2019年09月20日 15:34 还说这些示威者是“香港市民”?请看这个视频他说,环境就是民生,青山就是美丽,蓝天也是幸福。要着力推动生态环境保护,像保护眼睛一样保护生态环境,像对待生命一样对待生态环境。对破坏生态环境的行为,不能手软,不能下不为例。

央行发布消费者金融素养调查 应对意外开支存在不足同时提高导游业务素质,将提高公民出境游文明素质的要求导游资格考试、日常培训和年度考核中,对不履行职责、造成不良影响的导游、领队和旅行社,给予批评教育,责令整改,直至吊销资格。同时,增强《旅游法》对对旅游者的约束力度,制定更加严格、更具操作性的实施细则,约束不文明行为。建立全国联网的个人旅游信用制度,对信用较好的人给予一定奖励,如可享受特定景点的门票优惠等。

新华保险:上半年公司净利润同比预计增加80%左右昨天,《政府工作报告》起草组负责人、国务院研究室主任宁吉喆对政府工作报告进行解读,并透露了这份报告起草过程中的诸多细节。据他介绍,与以往政府工作报告不同,今年政府工作报告的起草中不仅引入了大数据的统计方式,吸纳了官员、专家、智囊团的意见,还引入了来自六个国家的海外专家意见和十余名网友的意见。报告经历了近五十次的修改。

四部门:建立覆盖国有企业法人单位债务风险监测系统其中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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