乐橙官网登录:上市公司也冲业绩:卖地、卖房、卖股权 小心被晃了眼

文章来源:中国交通人才网    发布时间: 2019年12月12日 14:51  阅读:6892  【字号:  】

虽然外界普遍关注棋局的输赢,但事实上,无论是 AlphaGo赢了还是李世石赢了,都是人类赢了。面对围棋这样过高难度的策略竞技,考验了人们的逻辑性与分析能力,能造出 AlphaGo本身即是胜局。

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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。

估计大部分人都不知道国内股市研究曾经是技术分析的天下。时间大约在1990-1995年这段时间,也就是说,中国股市的25年历史里,其中有20%的年份投资者都是搞技术分析的。当然,现在仍然不少人还在做技术分析,但主流的分析师们则不屑于这种不需要专业背景的分析方法了。

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