汪铱珃:原油EIA回补缺口 黄金原油日内解析 菲律宾长滩岛发生翻船事件 致7人死亡:教育部 延期开学

2020年01月28日 19:27 人民网 分享

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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。 美国基金在历史上曾经投资过的项目,主要集中在系统和软件(PPT图片)。从一个侧面印证了过去三十年中我们在风险投资里所做的工作。三十年下来,经纬在美国获得了一些成功,当时经纬团队和美国谈中国基金时,我们谈感想时,在三十年的时间里持续获得成功是有独到的地方,秉承一种谨慎的投资原则、全力以赴帮助企业获得更多的资源和成长。作为中早期的投资者,成功也不是一帆风顺的,我们相信在逆境中更能见到优秀的企业,在真正的历经当中能够存活发展的企业很有可能就是未来更大的成功者。

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