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2020-11-25 13:20 信息编号:qsgqhltxx 我要留言
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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。

但实际上对于目前而言,用基本面解释不了的现象,用技术分析倒是完全可以解释的。按我的逻辑,A股市场是高度管制的市场,管制则会导致价格扭曲。比如,A股中与H股同股不同价的股票比比皆是,有些价格之间的差异非常大,甚至股价相差5、6倍。这就无法用基本面来解释了。即便目前沪港通已经实行了一年多,A+H的溢价率也没有下降。而对境内投资者开放都已经15年了,与A股的价差依然还是很大。

监事会确认中国长城计算机深圳股份有限公司(以下简称“长城电脑”)换股合并长城信息产业股份有限公司及重大资产置换和发行股份购买资产并募集配套资金暨关联交易(以下简称“本次交易”)的主要内容如下:

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