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三。机器与人类对围棋的适应能力差异很大Master和AlphaGo Zero的突破说明,在极高的水平上,需要考虑出现瓶颈的原因。人类棋谱能够提供一个“高起点”,但是机器从零开始训练一两天也就追上了,带来的“先发优 势”没多少。而人类棋谱中显然有一些“有害成分”,这可能将AI的学习过程带歪。如果AI不能找到消除这些“人类病毒”的办法,那训练就会陷入瓶颈。如下 图,零知识强化学习的版本实力迅速追上有人类棋谱帮忙的。

它的目的是快速下完终局,但如果 牵涉到死活,这种快速下完就不太可靠了,活的下死,死的杀活。但是,怎么实现不出错的rollout,这非常困难,应该是不可能完成的任务。Master 和AlphaGo Zero的办法,是取消这个不可靠的rollout,直接让神经网络给出结果。如果神经网络给出的胜率结果有问题,那就靠训练来解决。这样纠错,强过程序 员去排查rollout代码里出了什么错。

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责任编辑:马秋菊 SF186北京商报讯(记者苏长春实习记者刘宇阳)在年内股市低迷、投资者风险偏好不断降低的背景下,公募基金发行市场陷入冰点,上周备受市场关注的养老目标基金首度出现延长募集。在市场不利条件下,北京商报记者注意到,已有不少基金公司拟采取发起式的形式设立养老目标基金。据证监会最新数据显示,年内已有7只养老目标发起式基金申报并被受理,在业内人士看来,弱市情况下,采取发起式方式可以提高发行效率且快速成立,降低基金公司首发难度。

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