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尽管如此,身体状况不同于常人的吉里贾在生活中还是面临着很多困难,例如由于头部的重量在整个身体中所占比重较一般人大,她所做的每个活动都冒着可能会折断脖子的风险。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。【5】【、】【无】【论】【胜】【负】【,】【李】【世】【石】【都】【将】【额】【外】【获】【得】【1】【5】【万】【美】【元】【(】【约】【亿】【韩】【元】【)】【出】【场】【费】【,】【同】【时】【每】【胜】【一】【局】【获】【得】【2】【万】【美】【元】【胜】【局】【奖】【金】【。】【也】【就】【是】【说】【,】【李】【世】【石】【五】【战】【全】【胜】【最】【多】【可】【获】【得】【1】【2】【5】【万】【美】【元】【(】【亿】【韩】【元】【)】【。】如果来到新加坡,一定要先去一趟滨海湾金沙,作为新加坡的最新地标,滨海湾金沙酒店被三座摩天大楼缓缓托起并连接天际,宛如诺亚方舟一般。夜色下新加坡的三大码头:驳船码头、克拉码头和罗拔申码头个个灯火阑珊,汇聚着外墙漆得五颜六色的传统店屋、各色餐厅、酒吧和商店。

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