丁俊晖英锦赛冠军:湖北100亿消费贷投向校园背后:玖富数科集团入局

发布时间:2019年12月11日 21:57 编辑:丁琼
除了广告之外,Twitch的粉丝可以通过订购,捐赠,以及会员收入支持他们喜欢的播客主。这些直接的盈利机制,加上Twitch强大的渠道聚合力,让很多独立内容创造者无需依靠数千或数万个访问者的“广告规模”,就能实现盈利(像传统的电视和广播则需要数百万观众的广告规模)。东亚杯国足1-2日本

2010年第二季度广告服务的毛利率为%,上一季度和去年同期分别为%和%。毛利率的环比和同比上升主要是由于广告收入的大幅增加,但又被2010年第二季度销售成本的小幅增长所部分抵消。北极熊身上被涂字

在买IP授权方面,小米一直没闲着。事实上,小米互娱早先就从腾讯手中拿到了漫威旗下《未来之战》的IP授权,但比起同类公司的大书特书,小米显得异常低调。韩天宇夺冠

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。11岁少年大学毕业

责任编辑:丁琼

热图点击