视频:马云再添一项新技能,全球身价最贵指挥家诞生 桥水大动作!猛砍新兴市场 但继续做多中国!:威少被驱逐

2020年02月29日 10:26 人民网 分享

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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。销售和市场费用的同比增长主要是由于2009年第一季度为推广在线游戏而产生的临时员工人员费用的增长以及广告推广活动的增加。管理费用的同比上升主要是由于坏账准备和员工人数的增加。研发费用的同比上升主要是由于在线游戏和搜索引擎业务发展所需的服务器增加带来的折旧费用增加,以及为满足游戏,广告和搜索引擎开发团队需求导致的带宽费用和服务器托管费用增加。

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