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2020-11-26 16:38 信息编号:yrtxhtrxr 我要留言
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再说算法,这是笔者更看好的方向,因为相对架构而言,算法更容易形成长时间壁垒,同时资源投入相对较小,有核心的算法能力,同时能找到应用场景,就有机会胜出。比如AlphaGo的深度学习模型和搜索算法,一时半会儿别人是很难模仿出相同效果的。比如大数据预测领域的所问数据,有领先的深度分析技术,牛x的大数据预计模型,来保证最终的应用效果。

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今年,各家厂商的新机如井喷般发布,其中最受用户青睐的还要属苹果新旗舰--iPhone 5s。这款手机延续了iPhone 5的整体外观风格,纤薄修长的金属机身拥有极佳的质感,而且工艺上也延续了一贯的高品质。同时,它内部搭载了一颗全新的64位A7处理器,搭配iOS 7系统,实际运行速度流畅。目前,该机(港版)报价为4250元。

另一种可能是,AlphaGo的估值网络出了问题。因为估值网络的权重是,而不管快速走子从一个局面开始重复了多少次,它的权值也是。对于一个局面,估值网络只得到一个数,而从这个局面往下走子,走多后会得到很多个数,统计上应该更为重要,但是AlphaGo不是这样想的,两边各自算得胜率后直接对半平均了。所以如果估值网络对某个局面得到的结果不对,则会极大地影响对该局面的胜率估计。注意这里得到很多个数的原因是按照文章,叶结点在积累了一定盘数后(40)才展开,而不是第一次访问就展开,以提高DCNN的效率。DarkForest没有用到估值网络,在L11的挖之后正确地返回了L12和L10这两个应手,据李喆六段说,都是正确的应手,这间接支持了这个推断。AlphaGo在87手之后才意识到自己已经大大落后,可能也是由于同样的问题,比如说把右边的黑大龙看成活的。

地平线创始人、深度学习专家余凯:从结果来看,的确是失误,但余凯相信,那一步棋AlphaGo是基于决策网络做出的稳定决策,所以问题应该出现在决策网络,是一个结构性错误,而不是随机错误。而且结构性错误在后续是可以修正的。余凯表示,机器算法有它自己的内在逻辑,由于深度神经网络模型复杂,人们还不能清晰理解AlphaGo的策略网络的决策机制。

www.js70799.com近些年来”深度学习“技术的进步,打破了上个世纪五十年代所提出的”多层神经网络“训练方法的局限性。在深度学习技术出现之前,当一个神经网络所承担的数据很多时,往往其训练或者说掌握数据所消耗的时间就会特别长,而且在这种情况下程序无法实现收敛,即使收敛但是其推广能力也会比较差。2006年深度学习技术出现以后,很好地解决了多层神经网络的缺陷,能够极大地提高机器人学习的效率,并改进其收敛性和推广能力。

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