早盘:美股转跌 科技股跌幅领先

记者 郑菁菁 

大部分的人工智能或者计算机专家,还是认为人工智能是我们的工具。刘锋表示,就像工业革命对我们来说,工业革命增强了我们腿、手的力量,而人工智能增强我们的智慧,但是我们有一个最后的防线,就是我们的创造力、创新性,目前来看人工智能无法实现,包括自动进化、识别我们创新的能力,这一块是人工智能无法介入的。很多枯燥、乏味的工作可能慢慢会被分散出去,更多是人工智能是我们的朋友或是助手。百度输入法

公司表示,此举将实现企业战略转型,形成医药和化工双轮驱动的局面,公司的资产规模、盈利能力和抗风险能力将得到有效提升。关于医药业务,上市公司将重点推进“三项重点工作”,包括重点战略领域产品群组的培育、三个战略市场的深耕、三个重点子战略(产品发展、营销和商业)的实施,在抗肿瘤、免疫调节、消化系统等治疗领域赢得竞争优势地位。关于染料中间体化工业务,上市公司将延续标的公司的经营发展思路,将研发、生产等资源集中于自身优势品种,在该等品种的市场中获得竞争优势,经营目标是发展成为国内具有突出竞争优势的染料及染料中间体企业。黄子韬表白周杰伦

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。加总理致信李玉刚

这件洋装真面目是“蓝黑”,不过认为是白金的不代表有“色盲”,而是大脑依据光线状态的处理结果不同。(网络图)中国银行外汇牌价

新浪娱乐讯 据日本媒体报道,三大美女演员香椎由宇、波瑠、山本美月日前一起合作了一则广告,三人变身现代版埃及艳后、杨贵妃和海伦。在即将于3月9日播出的广告中,大家将窥见这三大不同时代不同国度的三大历史美女坐在一起畅谈。两小无猜

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