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2020-12-01 12:32 信息编号:nqdbyrjnd 我要留言
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第二,谷歌AlphaGo算法包括两部分,一部分是谷歌将历史上所有的棋局数据都会拿来给机器做训练,这是一个基于深度神经网络的增强学习的算法。另一部分是利用蒙特卡洛随机算法,让计算机之间对战,可以无限制的提升计算机的棋艺。只要时间足够长,计算机可以无限提升自己的实力。这次谷歌提供这么强大的资源,两个月的时间用两千台机器,相当于两千个月的提升。

www.r91770.com可是,多位受访对象向网易科技表示,现在已经可以预见到商业银行向民营征信机构提供数据会进一步卡在“意愿”这个问题上,即商业银行并没有动力向民营征信机构提供数据。这会造成,名义上民营征信机构从商业银行采集数据没有明文规定的障碍,但实际上仍然采集不到,这些数据只是“名义上开放”。

根据谷歌描述,AlphaGo的“智能”主要体现在两套“神经网络”(即算法)的相互作用下。与象棋不同,围棋的可能性走法大约为10的768次方(尽管很多是不合常理的走法),因此用穷举法来推演全部可能,然后再选择最佳……显然是不现实的。于是,AlphaGo的第一个“神经”就是对常见的、合理的走法进行初步筛选,以大幅降低选择范围。之后,另一个“神经”就会对筛选后的可能进行树状搜索,但是搜索过程中会对黑棋和白旗的优劣势影响进行价值判断,以减少搜索的深度。

据悉,该项目名为PlaNet,由谷歌计算机视觉处理专家托拜斯·韦扬德(Tobias Weyand)主导开发。通过对图片进行像素级分析的基础上,与图片库中的存储数据进行像素比对,以实现二者之间的最佳匹配。通俗的讲,这种方法如同一个拼图游戏,在图片库中对比找到与其相符的关键模块。只是这种拼图游戏的数据计算量要求相当之高,预计有上亿之巨。

作为公司,尤其是上市公司,百度是否有足够的自制力保持“竞价排名”和“搜索公正”的平衡。一旦受到业绩增长的诱惑,而纵容天平一路向左倾斜。表面上看来,是损及搜索公证性,是个商业道德问题,但搜索公正性影响着用户体验,最终影响着“基业长青”这个大工程。换言之,这是短期利益和长期利益的辨正关系。

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