在一位老师的介绍下,我加入了百度首期强化学习7日打卡营,讲师是来自百度深度学习领域开发的技术达人,学习营中的伙伴们热情踊跃,活动圆满成功,总结博客一篇作为本次活动纪念。
百度飞桨系统是目前国内领先的深度学习领域企业级应用平台。作为一个长期从事研究工作的人,从研发与应用的视角,我有一点思索,或者也是对飞桨系统可以进一步提升影响力的参考。
我们知道围棋源自古代中国,它的博弈过程可以用深度学习训练与竞技的。美国的AlphaGo用了两个神经网络和蒙特卡罗树搜索,它其中一个是估值网络,一个是学习走法的网络,用了40多个线程做深度决策树搜索,寻找最优策略,用了1202个CPU与176个GPU,做基于估值与走法同步的深度学习,它击败了当前所有人类职业围棋九段选手,达到围棋的巅峰,不可一世的程度!
但是,围棋的状态与策略空间经过迭代将是天文数字,获得全局最优的计算复杂度惊人,我看nature上Google DeepMind的发表论文,AlphaGo为了解决巨大状态空间带来的计算困难问题,用概率采样简化了搜索的广度,用近似估值函数截断了决策树搜索的深度,这留给了中国人赶超的机会和空间,它还可以变得更强!
百度飞桨团队开发的深度学习系统如与围棋程序结合,是最有可能的中式程序,能与AlphaGo一较高下!搜索是解决随机优化的关键问题,特别是对于具有巨大搜索空间的应用。为了开发通用搜索算法和针对特定问题的算法,国际上已经进行了大量研究。我们本土的企业如能进一步刻苦研发,并且落地应用强有力的搜索算法, 提高围棋程序的竞技水平, 将会击败AlphaGo。从这一点来讲,百度飞桨系统无疑是一颗希望之星。
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H2O is是液体。
210 运算结果是 1024.
链接: link.
图片:
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居中并且带尺寸的图片:
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去博客设置页面,选择一款你喜欢的代码片高亮样式,下面展示同样高亮的 代码片
.
// An highlighted block
var foo = 'bar';
一个简单的表格是这么创建的:
项目 | Value |
---|---|
电脑 | $1600 |
手机 | $12 |
导管 | $1 |
使用:---------:
居中
使用:----------
居左
使用----------:
居右
第一列 | 第二列 | 第三列 |
---|---|---|
第一列文本居中 | 第二列文本居右 | 第三列文本居左 |
SmartyPants将ASCII标点字符转换为“智能”印刷标点HTML实体。例如:
TYPE | ASCII | HTML |
---|---|---|
Single backticks | 'Isn't this fun?' |
‘Isn’t this fun?’ |
Quotes | "Isn't this fun?" |
“Isn’t this fun?” |
Dashes | -- is en-dash, --- is em-dash |
– is en-dash, — is em-dash |
一个具有注脚的文本。2
Markdown将文本转换为 HTML。
您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:
Gamma公式展示 Γ ( n ) = ( n − 1 ) ! ∀ n ∈ N \Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N Γ(n)=(n−1)!∀n∈N 是通过欧拉积分
Γ ( z ) = ∫ 0 ∞ t z − 1 e − t d t . \Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,. Γ(z)=∫0∞tz−1e−tdt.
你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.
可以使用UML图表进行渲染。 Mermaid. 例如下面产生的一个序列图:
这将产生一个流程图。:
我们依旧会支持flowchart的流程图:
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mermaid语法说明 ↩︎
注脚的解释 ↩︎