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来源:彩民村发布时间:2020-01-18  【字号:      】

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既然“告别信”是真的,这份文献的性质如何?是一份普通书信还是带有遗嘱性质的文字呢?查张学良大本日记在1月7日这一天这样写道:“早莫柳忱、刘敬舆、王廷午、戢翼翘来,廷午先去。谈请余勿负气,设法了此事。余答如委员长有话,余可照办,他人余不知也。并言多激昂,敬舆落泪。余出示余写之小册子,三人戚戚而去。”日记中提到的莫柳忱、刘敬舆、王廷午、戢翼翘四人均为东北军元老,他们应该是奉蒋介石之命来劝说张学良认错的。其中“余出示余写之小册子”一语中的“小册子”,应该就是这份八页厚的“告别信”。

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。

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(责任编辑:基金业协会)

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