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屈国臣 183471
 
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网秦(NYSE:NQ)今日早盘大跌%,一度报美元,下跌美元。该公司盘前披露,甘肃皇台公司不会参与到此前公布的飞流移动的剥离中。(亚比)
物理性质
4月份北京、上海、广州、深圳4个一线城市的新房和二手房价格环比均在上涨,新房价格环比平均上涨1%,二手房最高涨幅高达%。少数二线城市房价出现上涨,但总体仍呈下跌态势,新房价格平均降幅为%。此外,绝大部分三线城市房价仍在下探,新房价格环比平均下降%。
记者从中国证监会获悉,证监会2015年9月开始组织北京、天津、上海、深圳证监局联合沪深交易所、中国结算、证券业协会等,对取得证券资信评级业务许可的全部7家证券评级机构开展了现场检查。
23 钒 2, 8, 11, 2
41 铌 2, 8, 18, 12, 1
73 钽 2, 8, 18, 32, 11, 2
105


为深化金融改革创新,盘活存量资金,促进多层次资本市场建设,更好支持实体经济发展。会议决定,新增5000亿元信贷资产证券化试点规模,继续完善制度、简化程序,鼓励一次注册、自主分期发行;规范信息披露,支持证券化产品在交易所上市交易。试点银行腾出的资金要用在刀刃上,重点支持棚改、水利、中西部铁路等领域建设。
11从他们懂事起,人与人之间的沟通方式就是手机和网络,笔记本电脑、宽带网络,不读报照样了解这个世界,并且更迅速,他们与传统媒体天然有距离感。
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。

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