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芽苗初中论坛

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据了解,粗钢产量增加与统计口径变化也有一定关系。“过去非法的‘地条钢’产量并未在官方的粗钢产量统计内。去年我国全面出清‘地条钢’,但对应的需求并没有消失,合规钢厂通过增加产量满足这部分需求。反映在统计数据中,就显得产量多了。”中国钢铁工业协会相关负责人表示。

因此,俄罗斯未来型巡洋舰确实有吸引中国的东西,但即使中国投入了大笔资金,也很显然得不到想要的技术,而得不到技术,我们还会感兴趣吗?(作者署名:利刃/CX)本栏目所有文章目的在于传递更多信息,并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责。凡本网注明版权所有的作品,版权均属于新浪网,凡署名作者的,版权则属原作者或出版人所有,未经本网或作者授权不得转载、摘编或利用其它方式使用上述作品。

另外推测一下为什么要用 MCTS 而不用强化学习的其它方法(我不是 DM 的人,所以肯定只能推测了)。MCTS 其实是在线规划(online planning)的一种,从当前局面出发,以非参数方式估计局部 Q 函数,然后用局部 Q 函数估计去决定下一次 rollout 要怎么走。既然是规划,MCTS 的限制就是得要知道环境的全部信息,及有完美的前向模型(forward model),这样才能知道走完一步后是什么状态。围棋因为规则固定,状态清晰,有完美快速的前向模型,所以 MCTS 是个好的选择。但要是用在 Atari 上的话,就得要在训练算法中内置一个 Atari 模拟器,或者去学习一个前向模型(forward model),相比 actor-critic 或者 policy gradient 可以用当前状态路径就地取材,要麻烦得多。但如果能放进去那一定是好的,像 Atari 这样的游戏,要是大家用 MCTS 我觉得可能不用学 policy 直接当场 planning 就会有很好的效果。很多文章都没比,因为比了就不好玩了。

老实说这篇 Nature 要比上一篇好很多,方法非常干净标准,结果非常好,以后肯定是经典文章了。Policy network 和 value network 放在一起共享参数不是什么新鲜事了,基本上现在的强化学习算法都这样做了,包括我们这边拿了去年第一名的 Doom Bot,还有 ELF 里面为了训练微缩版星际而使用的网络设计。另外我记得之前他们已经反复提到用 Value network 对局面进行估值会更加稳定,所以最后用完全不用人工设计的 default policy rollout 也在情理之中。

一直以来,东阿阿胶渠道靠囤货盈利,而其背后与东阿阿胶屡次提价不无关系。在此前发布中报业绩预告后,东阿阿胶在深交所互动易平台上披露的投资者关系活动记录表中表示:“渠道原本靠囤货来盈利,我们涨价所有渠道商都盈利,因为阿胶保质期是五年,如果经销商囤货,差价收益就比较大。现在渠道发生了变化,由靠囤货转为靠周转率,我们顺应渠道变化,进行了降库存的调整,带来了销售业绩的短期波动,也是这次业绩下滑的主要原因。”

截至2019年4月30日,21世纪不动产已覆盖全国 129 个主要城市,体系内拥有 6003家门店。而三年前,这家企业一度沦落到全国只剩800家门店的落魄境地。规模接近,均入驻贝壳,如果加盟商想选择一家中介公司加盟,该选德佑还是21世纪? 当更多人用同样方式进入赛道,竞争将会愈演愈烈。21世纪中国不动产中国区总裁兼CEO卢航说,21世纪不动产的竞争优势在于拥有品牌独立性。

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