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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。【笔】【者】【:】【可】【以】【说】【,】【最】【近】【几】【年】【是】【科】【伦】【药】【业】【比】【较】【艰】【难】【的】【几】【年】【,】【您】【和】【刘】【革】【新】【董】【事】【长】【“】【上】【阵】【父】【子】【兵】【”】【的】【配】【合】【,】【您】【认】【为】【效】【果】【如】【何】【?】【在】【这】【种】【配】【合】【中】【有】【何】【收】【获】【?】赛车计划安全吗网络的很多用途是90后开辟出来的。正是因为多年的朝夕相伴,让90后的新兵来到部队后一下脱离互联网,有种“失恋”的感觉。对于这种复杂情况的疏导也需要领导者的思想步伐能够跟上节拍。

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