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放大字体  缩小字体 发布日期:2019年09月24日 03:35  浏览次数:170
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那为什么估值网络会出问题呢?可能是用于训练估值网络的自学习(Self-Play)的样本分布有盲点。为了提高样本生成速度,AlphaGo的自学习样本是通过用两个纯粹的DCNN互搏来生成的(完全没有搜索),而DCNN下出来的棋因为是纯模式识别,一个大问题是死活不正确,经常是在死棋里面下子。如果黑白两方都犯了死活不分的毛病,然后一方比如说白侥幸胜了,那估值网络就会认为方才白的死棋局面是好的。这样估值网络就会染上同样毛病,在中盘复杂的对杀局面中判断失误。若是这种情况就不好处理,AlphaGo下一局可能还会有同样的问题。这里可以看到,电脑本身也不是靠穷举来下棋的,围棋毕竟太复杂,每一步都要剪枝,离当前局面近的仔细剪(用DCNN),离当前局面远的快速剪(快速走子),直到终局得到胜负为止。剪枝的好坏直接关系到棋力的高低,DCNN只是一个有大局观的非常好的剪枝手段,它的盲点也会通过败着反映出来。


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同样由于支付一次性赔偿金,公司在本季度净亏损为900万人民币(110万美元),即每股(美国存托凭证)净亏损美元。上一季度净利润为万人民币(4,600美元)。去年同期净亏损为6,350万人民币(770万美元)。若不考虑此一次性赔偿金因素,公司将实现净盈利2,700万人民币(330万美元)。就公司和其他被告误报2000年收入,违反美国证券法一事,投资者自2001年10月起对公司、现任和曾任的公司主管和董事,以及公司首次发行股票的承销商提起集体诉讼,并在美国纽约州南区法院立案。公司在第三季度同意支付一笔非重复的一次性赔偿金,金额为3,600万人民币(435万美元),用于赔偿该集体诉讼的起诉人提出的全部索赔。但这一和解方案取决于一系列条件,包括:起诉人完成赔偿金额是否公平合理的确认调查以及区级法院对赔偿和解的正式批准。公司无法预期这一和解方案是否以及何时将成为最终判决。

 
 
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