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站群域名  经证监会查明,今年2月24日,深圳某证券公司策略师王某在未经核实的情况下,即在其个人微博上以确定口吻公开转发、传播“3月1日起创业板全面停止审核”的虚假信息,成都某经济新闻报社记者李某在未确认该信息真实性的情况下,遂编撰深度解读文章,该报社未按照有关规定审核该文章的真实性,即通过其网站刊发,后并被多家其他媒体转发,对市场产生严重误导。证监会还查明,2月24日,李某利用微信公众号“弥达斯”,编造并发布“招行催国家队还钱”的虚假信息,严重扰乱市场秩序。上述2起案件现已调查终结,下一步,证监会将依法严肃追究相关违法主体的法律责任,相关处罚处理结果将及时向社会公布。

  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。

站群域名  一个月前,德国最高法院曾表示,正在对Facebook的“朋友发现”功能进行调查,称其涉嫌违反数据保护法。

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