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2019年10月10日 03:54 千龙网

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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。虚拟现实依旧处于试验阶段。我们仍旧在研究如何通过完美的沉浸感叙述故事情节。事实上,很多的虚拟现实平台普遍认为视频游戏是虚拟现实技术发展的第一步,是寻求虚拟现实最佳体验感的合适领域。江苏快三数字推然而,遗憾的是Vive Pre在设计时,并没有将你朋友来拜访你的情况考虑进去。虽然目前还没有发生过什么意外事故,但用过Wii手柄的用户都应该清楚,在玩体感游戏时,是很容易发生一些你想象不到的危险状况的,而这或是也是Vive Pre在设计中加入缓冲腕带的原因。

责任编辑:李红英

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