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www.4018l.com:孙建冬:巴菲特不仅看公司基本面 看宏观也很牛

2020-05-29 23:34 来源:中国软式网球协会

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王盛荣,1907年出生在武汉市武昌区汉阳门外一个贫寒的渔民家庭,1920年到上海纱厂当童工。1926年7月参加共青团,任童子团团长,参加了上海工人三次武装起义。1927年5月转为中共党员,同年调武汉任中共湖北省委交通员,曾参加中共中央召开的八七会议的会务和保卫工作。同年9月到上海。11月到苏联莫斯科中山大学学习。1930年10月回国,任共青团上海沪西区委副书记。1931年9月离开上海到闽西苏区,负责共青团闽西特委的少先队工作。11月到江西中央苏区任共青团兴国县委书记兼县少先队长。参加了巩固和扩大中央革命根据地的斗争,大力发动青年参加红军,支援第一、第二、第三次反“围剿”斗争。同年出席共青团苏区代表大会、中共中央苏区第一次代表大会(赣南会议)和中华苏维埃第一次全国代表大会。当选为中国共产主义青年团中央委员会苏区中央局委员、少先队总队长,中华苏维埃共和国中央革命军事委员会委员,主要负责中央苏区少年先锋队工作。中革军委是全国红军的最高领导和指挥机关。王盛荣作为中华少年先锋队的代表参加了第一届中革军委。当时叫“中华苏维埃共和国中央革命军事委员会”。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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