佛山山火得到控制:亚股大多表现低迷 日股日经225指数收盘重挫2%

发布时间:2019年12月10日 16:56 编辑:丁琼
网易科技讯 3月14日消息,据国外媒体CNET报道,1993年互联网这个词还未出现,但是当时的虚拟现实产品可谓宣传的如火如荼。现在的VR和彼时的VR非常不同。如果今天的Oculus Rift、HTC Vive或者是基于手机的Gear VR在1993年出现,估计所有的消费者都会吓尿了。90年代的VR基本是一个炒概念的年代。世嘉吵着要推出的世嘉VR系统从未发售。任天堂的Virtual Boy不过是以VR概念炒作3D游戏。高以翔好友再发声

他指出,专注于互联网广告的公司主要来自交通、商业和旅游行业。他还表示,品牌广告客户还没有完全迁移到网络上,但Facebook推出的自动播放视频广告正吸引他们将目光投向互联网平台。陆士新院士病逝

iPhone SE即将到来,同为小屏iPhone,它会不会成为第二个iPhone 5c?答案或许仅与价格有关。德甲

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。uzi输了

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