全球首例共享母亲:龙辉国际控股股价现跌22.72%

发布时间:2019年12月13日 13:05 编辑:丁琼
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西安市中医医院药剂科主任李江英说,常用的中药品种有450多种,由于大小、部位、成色、效价、等级、产地等质量层次不同,进货渠道差异,价格差别很大,不一定是卖得贵的东西就好。她说,在中药市场,以次充好、掺假等现象也层出不穷,作为普通患者只能简单地看色泽大小,质量很难区分。格陵兰岛冰层消融

华西都市报讯(记者 任翔 陈羽啸)2014年10月18日,凭借好声音节目爆红的歌手姚贝娜现身成都,为内衣公益活动担任表演嘉宾。尽管在现场一连献唱两首歌曲,不过因为感冒,一到后台,姚贝娜止不住地咳嗽。甚至在准备上车离开前,严重到一个人跑到旁边呕吐。范丞丞粉色头发

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。春运火车票开售

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