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放大字体  缩小字体 发布日期:2019年09月24日 22:02  浏览次数:002
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吴刚的“不着急”不止体现在产品开发上。“销售额可以增加,人员不能增加”这是顽石的理念。虽然公司业务发展很好,但是顽石并没有因此而大规模引入新员工,员工数量长期维持在百人左右。包括吴刚本人,也并没有因此而放松下来,仍然每天从北京郊区的家中赶到地处CBD的公司上班。很多大型VC提出有意收购顽石,都被吴刚直言拒绝了:“公司卖了我干什么啊。我从卖掉‘数位红’开始就不差钱了,这是我的乐趣所在。”


从2007年开始,Andy所带领的IT部门将分散在当时27家在华企业中的信息系统业务整合到一个服务共享的组织架构中,并由此集中为其全部在华企业提供信息系统服务。


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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