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2019年06月02日 07:54 来源: 好运飞艇

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京华时报讯 在昨天的国防部记者会上,新闻发言人耿雁生回应了“多名将领涉贪腐”的问题,表示军中决不允许有腐败分子的藏身之地。对于徐才厚案的影响,耿雁生表示徐才厚、谷俊山的违纪违法行为否定不了军队建设的成就。 有记者提问:“据报道,近日军队有多名将领涉及贪腐问题,请问报道是否属实?这是否意味着军队加大了反腐力度?”耿雁生表示:“根据中央部署,军队继续深入推进反腐败工作。目前,军队相关部门正在依法对有关人员的违法违纪问题进行调查。需要强调的是,军中决不允许有腐败分子的藏身之地。对发生在军队中的腐败案件,不论涉及到什么人、职务多高,我们都会坚持一查到底,决不姑息。” 有记者问:“总政11月24日下发的古田会议解读文件提到徐才厚案件造成恶劣影响,影响了军队政治工作的威信。请问这是不是表明徐才厚案件产生了不良的社会影响,影响到了军队士气和民心?接下来的军队反腐工作会不会带来更大的社会反响,影响到军队在人民群众中的形象?”耿雁生称:“徐才厚、谷俊山等人的违纪违法行为无疑会对军队建设和军队形象造成负面影响,但这些否定不了军队建设的成就,也否定不了广大官兵强军卫国的牺牲贡献。坚决查处腐败案件,体现了我们党从严治党、从严治军的坚定决心,必将进一步纯洁干部队伍,净化政治生态,端正部队风气。对于徐才厚等重大案件,我军高度重视,严肃对待,并以此作为反面教材开展警示教育,深刻反思教训,从思想上组织上作风上彻底肃清徐才厚案件的影响。”据国防部网站珠峰攀登46万起步新京报:你一直比较关注传统文化,会不会关注在城镇化过程中,把城镇化和传统文化保护对立起来的思想和做法?副调研员性侵少女其中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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