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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。【昨】【天】【多】【家】【媒】【体】【密】【集】【爆】【料】【,】【伦】【敦】【奥】【运】【会】【两】【块】【金】【牌】【获】【得】【者】【、】【男】【子】【1】【5】【0】【0】【米】【自】【由】【泳】【世】【界】【纪】【录】【保】【持】【者】【、】【浙】【籍】【奥】【运】【冠】【军】【孙】【杨】【将】【赴】【苏】【州】【大】【学】【读】【研】【,】【专】【业】【是】【苏】【州】【大】【学】【体】【育】【学】【专】【业】【。】京彩网走势图曾想过为什么正在恋爱中的男人还会关注其他女人吗?根据普拉格教授的研究,男人会看其他女人仅仅因为她们是“其他女人”。不过好消息是,尽管大多数人会因为其他女性而兴奋,但是这并不代表他们对自己的伴侣不满意。

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