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2020-11-25 04:34 信息编号:ngjxbkjrr 我要留言
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前不久,奥巴马政府用五名塔利班高层,换回了美国陆军中士贝里达尔。共和党议员指责奥巴马先斩后奏,绕过国会,自行批准从关塔那摩监狱放人,违反了相关法律,也违背了美国不与恐怖分子谈判的原则,理应受到弹劾。6月21日,美国南达科他州共和党大会表决通过一项弹劾总统奥巴马的决议案,认为总统多次违反其就职宣誓,其中特别列举了用塔利班换美军士兵事件;强推备受抨击的可负担医保法案,却背弃了民众现有保费不变的承诺;以及环保署近日推出针对火力发电厂的减排计划。由于民主党掌控参议院,所以弹劾奥巴马的议案根本不可能通过。实际上,共和党内主张弹劾奥巴马的声音一直不绝于耳,但都雷声大雨点小。深谙美国政治的人士自然明白,这种弹劾其实更像是一场政治游戏,目的就是要出奥巴马的洋相,吸引选民的注意力,争取选民的支持,以便在秋季的国会中期选举中掌握主动权。

www.618bbs.com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。

一名参赌人员说,“两只公蛐蛐,要用老鼠须或艾草做探子挑逗它们,让它以为遇到挑衅;再挑逗蛐蛐头部让它们‘开牙’,这样两只蛐蛐就开始掐了。身价上千的蛐蛐也不禁斗,被掐走的那只不会再‘开牙’了,也就废了。”

和第一场不同的是,AlphaGo第二盘积极求战。开局选择挂角出乎人意料,之后还原成中国流布局,可以看出AlphaGo对围棋的很多招法有了自己的新理解。但期间AlphaGo也下出了让大师们高呼“大臭棋”的战法,李世石积极应战,取得了一些优势。但AlphaGo让人可怕的一处是,即使每次退缩或妥协之后,局势都没有变坏。最后,李世石时间用完,进入读秒,AlphaGo再次逆转,战胜李世石。

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www.618bbs.com发布时间:2019年11月17日 9:57
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