沙特女性获新权:贸易摩擦下企业如何掌握主动:产业链完备 创新力提升

发布时间:2019年12月15日 02:28 编辑:丁琼
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。水滴筹创始人致歉

Snapchat具有让照片中的人物眼睛突出等功能,但Masquerade允许用户为其照片和视频添加动物面具和雪花等特效。爱立信被罚74亿元

没想到第一局alphago就取得胜利,作为对人工智能感兴趣的码农,我既感到高兴又不免有些伤感。高兴是因为我们可以“创造”出比我们自己“聪明”的机器,伤感就像教拳击的师傅看到徒弟的水平已然超过自己,不免有“老了,不中用了”的感叹。另外还有那么一点点失落和担忧:那些花边新闻不再会有我的出现了,失落之感油然而生。而且这孩子太天真,以后很容易被社会上不好的人带坏。湖南卫视跨年官宣

“麦克斯韦妖”是一个假想中的小妖精,有了它,看似就可以违反热力学第二定律。在麦克斯韦在1867年首次提出之后,一直被广泛地研究。但这些研究大多数都是理论性的,只有极少数实验真正实现了麦克斯韦妖。刘诗雯夺冠

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