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2019-09-19 00:37:55

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湖南快3和值计划网: 伴随着4G用户的快速增长,中国移动的3G用户数也开始大幅下跌。根据公开的数据,截止2016年1月中国移动的3G用户数仅为亿户,而3G网络上所承载的流量更是不到总流量的20%。随着3G网络重要性的下降,移动计划关停低流量TD-SCDMA基站的消息也在网上流传。换句话说,号称自主知识产权的TD-SCDMA可能比GSM更早退出历史舞台。 关于DCNN+MCTS打劫。首先因为MCTS是全局估计分数的,劫争本身和其它局面在程序看来没有本质区别,都只是一步棋而已。劫的特殊性在DarkForest上表现为碰到有劫可提的情况时,DCNN经常会以非常高的概率(以上)返回提劫这一手。可能的原因是,劫点是作为单独的特征输入的,所以DCNN学习到了它和输出(提劫)的强关联性。这样在MCTS搜索时会强烈偏向这一手。这在很多情况下是正确的,但有时劫很小可以不予理会,或者碰到两个或者多个劫需要放弃一个,那“遇劫必提”的偏向性就会给搜索带来麻烦。有时连环劫电脑反复提就是这个原因。AlphaGo可能会有这个问题,或者是反向的问题(比如说提劫概率很小),这样在下棋时大家就会感觉到它在避免开劫,或者在含劫的变化中计算失误。

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。 杰夫目前主要负责Google大脑深度学习研究项目,并已成功将这些新技术应用到了Google公司的众多产品里。杰夫所带领的团队开发出了的一项名为“RankBrain”的深度学习神经网络新算法,如今已经成为Google搜索排名系统里的第三大支柱——杰夫不愿向我们透露前两大技术的名字——而Google也自豪地称RankBrain为Google公司近两年来,在搜索排名方面所取得的一个最大的进步。

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新华社记者 文浩懿

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