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2020-03-29 03:31 信息编号:hpxlcfbgc 我要留言
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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。

www.192022.com另外,进行户籍制度改革。第一,户籍制度改革可以提高农民工的参与率;第二可以继续让他们进行资源配置,获得全要素生产率的提高。

在to C的消费级市场趋于饱和进入红海之后,企业级市场却是一个蓝海。美国已经诞生Salesforce这一市值高达475亿美元的SaaS(软件即服务)巨头,还有SAP、Yammer等明星公司。过去多年,中国企业级软件一直不瘟不火,与移动互联网和社交网络并未充分集合,企业信息化并不充分,这给后来者留下了许多施展空间,大有可为。就在2014年,李彦宏还曾提出“未来中国互联网的一个大蛋糕在企业级软件市场”,因为“传统企业需要利用互联网实现更高效的信息化。”这一观点正在被印证,有意思的是,在阿里和腾讯都进入企业级软件市场之后,或许百度很快会有动作。

其实我想说的是,AlphaGo为什么完胜李世石,其实是值得深入探讨的:AlphaGo的算力固然惊人,但这样的算力也不是今天才能具备的,所以计算能力只能算必要条件,但并不充分;蒙特卡洛算法也不是什么新鲜东西,而且确实围棋变化太多,用了蒙特卡洛算法也无法穷尽其变化,因此只能是又一个必要不充分条件;其实真正在最近有了突飞猛进的是从人工神经网络基础上发展起来的深度学习。

中国电子承诺,如本次交易因涉嫌所提供或披露的信息存在虚假记载、误导性陈述或者重大遗漏,被司法机关立案侦查或者被中国证监会立案调查的,在案件调查结论明确以前,中国电子不转让其在长城电脑拥有权益的股份。

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