{随机段子}

毛利率是什么

台湾媒体:不为经济与政治而战?台湾政府仍然悬而未决。

    自台湾“九位一体”选举结束以来已有一个月了。选举结束后,发誓要重新审视并改变现状的民主进步党,仍然没有任何变化的迹象。此外,为了防止所谓的“假新闻”,台湾“行政院”最近在“学术会议”上通过了七项有关法律的修正案草案,以澄清传播假信息的法律,提高处罚或罚款,并试图效仿。判断假新闻容易吗?

    台湾对虚假新闻的处罚包括:对死者判处无期徒刑或者七年以上有期徒刑,对重伤者判处三至十年以下有期徒刑,对传播传染病虚假信息处以一百万元罚款,对三年以下有期徒刑、拘役或者一百万元以下的罚款。为散布有关食品安全的传闻。处以下列罚款:食品、农产品交易中的虚假信息最高罚款30万元。

    “大华网讯”25日对此发表评论说,如果我们真的想处理“假新闻”,我们目前应该处理的第一个“假新闻”应该与前台湾驻大阪办事处主任苏维埃尤生有关。台湾“驻日代表处”代表指出,他流产的主要原因是“前苏联总监的遗书还说他受到外界的批评”。然而,家属们却勇敢地面对,指出“死后信件的内容只由家属看到,没有提及虚假新闻造成的压力”。由于“行政院”十分重视打击“虚假新闻”,难道他们不应该采取行动,恢复当事人对虚假新闻的清白,使他们没有读过自杀笔记,但表示已经读过吗?

    更重要的是,一些媒体最近获得了独家新闻,指出“苏的自杀是由于在复议前一天接到台湾外交部的电话,通知苏,他将被遣返,并因轻罪受到处罚,并警告办公室的工作人员注意年度行为。“既然台湾外交部否认新闻的正确性,为什么不采取法律行动来打击假新闻呢?”毕竟,这是一件影响外交官生活的大事。我们怎样才能呼吁外界理性、客观、冷静地对待它?

    此外,在选举期间,岛上大声喊出的政治口号之一是“1124摧毁东方工厂”。其主要原因是,张天琴,前调动促进委员会副主席,称该机构为“东昌”,并想利用其特殊地位开展政治行动,以便选民决定应该摧毁它。民主进步党在选举结果中的失败等同于选民否认“促进移交”在“促进过渡司法”中的作用。“促进转移”的代理主席和成员应该努力恢复他们的信誉,即使他们不集体辞职,也不要胡思乱想。

    不幸的是,“促进转移”的代理主席和成员们并不这么认为。他们称之为“权力移除”。他们提出了三个主张:改造台湾的“中央银行”、“拆除台湾军营中的蒋介石铜像”和“从钟庆凯纪念堂撤回三支军事礼仪队”。由于这三项主张不符合人民在经济斗争中的期望,蔡英文不仅说这不是“促进转移”,而且民进党的“立法者”在国外也说,现在真正重要的是让人民感到经济很重要。谁负责诸如“促进转移”之类的“白眼”?

    岛上的民主进步党承认在推进改革方面取得了巨大成就,如《老吉法》、《一案一发》、《军公教育年金改革》、《党生产协会》、《促进转移》等。每一次改革都导致了台湾的空缺。“一案一息”的修正导致管理、劳动力和消费者的损失,并影响了经济势头。“养老金改革”没有实现可持续经营的目标,但通过削减过多,使旅游业真正成为“痛苦的产业”,加深了“一事一息”的负面影响,影响了退休“军民教育”的消费意向。

    关于中共、中共的决议,不仅多次被“行政法院”的判决冻结,公信力大大降低,任意指控独立法人为国民党的附属组织,而且未经法院审理冻结财产,似乎“太”了。最高法院。除了持续的争端之外,这不利于促进过渡时期司法。“促进调动”已不再是一个字眼,不仅在副主席因“东昌”说辞去职务,主席因不能出场后,代理主席提出的不合理的建议更遭到“部会”的野蛮抨击。如果这不是政府空闲,什么是空闲?

    选民们在“九位一体”选举中明确告诉民进党,他们不满意不是为经济而战,而是为政治而战。民进党(DPP)在选举失败后仍然保持不变,仍然专注于政治斗争,忽视人民对抗经济的要求,继续无所事事。不管台湾当局的立法委员和领导人的选举是否应在2020年分开,民进党在选举前将有13个月时间恢复选民的信心。

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深度强化学习中的好奇心

    本文是AI研究所编写的一个技术博客。最初的标题是《深层强化中的好奇心》。

    本文是AI研究所编写的一个技术博客。最初的标题是:

    深度强化学习的好奇心

    作者|迈克尔克莱尔

    翻译|缩写2018

    校对|酱梨涂饰|菠萝女孩

    链接到原始文本:

    Http://towardsdata..com/holio.-in-.-.ment-.-.-.-network-.llation-747b322e2403

    深度强化学习中的好奇心

    早期密集学习的困难任务之一,Montezuma的复仇,在探索随机网络蒸馏方面取得了重大突破(来源:Parker兄弟博客)。

 &nb奔跑吧兄弟特别节目_小孩放风筝网sp;  Atari游戏是深层强化学习(RL)算法的一个流行的基准任务。Atari很好地平衡了简单性和复杂性:一些游戏(如Pong)是如此简单,以至于它们可以通过基本算法(如一般策略梯度)来解决,而其他游戏则足够复杂以至于可以击败甚至最先进的算法。

    在最简单和最复杂的游戏之间的一系列有用的任务已经成为许多深入加强学习研究论文的核心。

    来自OpenAI博客。

    前者“未解决”的阿塔里游戏,蒙提祖马的复仇,地下消火栓_长江有色金属交易网网最近已经解决了一个算法(在某种程度上),可以在得分上超过人类表现。研究人员可以鼓励代理人在1级探索不同的房间,这是赢得游戏积分的好方法。

    通过好奇心探索

    人类在玩冒险游戏时有一种内在的探索欲望,比如蒙提祖玛的复仇。游戏设计者构建这样的游戏来鼓励这种行为,通常需要玩家在继续游戏之前进行探索。这就是为什么冒险游戏很有趣。(问任何喜欢玩天空游戏的人。)

    像Montezuma的《复仇》或《天空》这样的冒险游戏充分利用了玩家探索的自然欲望,使得探索成为游戏任务的关键部分。

    深度强化学习算法执行“探索”的典型方春草电视剧_环保调查报告网法是通过随机策略:从神经网络提供的动作似然分布中随机采样动作。因此,特别是在早期阶段(当策略没有时间收敛时),它是随机行动的明显选择。

    这种方法在某些情况下是有效的。例如,Pong的解决方案是随机旋转桨并观察结果。幸运的是,球偏转可以启动优化。

    在像蒙特祖马的复仇游戏江汉娜_爱情万万岁剧情介绍网中,这种方法是不可行的。想象一下,从游戏的开始,化身随机地左右移动,随机地跳跃。结果,化身掉进熔岩中或直接进入敌人而没有获得点数。没有积分或奖励,算法无法得到优化的信号。

    那你会随便甩一甩吗?祝你好运。

    好奇

    重点放在寻找更好的探索方法上。基于好奇心的探索可以看作是激发人类玩家好奇心的一种尝试。

    但是,我们如何广州市楼盘_高考360网创建一个好奇的代理呢?

    有很多方法可以实现这个想法。其中之一,甚至使用下一个状态预测,由于其简单性和可伸缩性而很有趣。

    其基本思想是同时培养独立的预测模型和策略模型。预测模型输入所观测到的当前状态和所选择的动作,并对下一次观测进行预测。

    为了探索足够的轨迹,我们假设损失很小(因为我们通过监督学习不断开发预测模型);对于探索不足的轨迹,我们假设损失很大。

    那么,我们能做的就是创建一个新的奖励函数(称为“内在奖励”),它提供与预测模型的损失成比例的奖励。因此,当探索新的轨迹时,代理接收到强烈的奖励信号。

    (a)一级学习探索(b)二级快速探索

    使用马里奥模拟器任务(来源)中的下一个预测,学习探索从第一级的好奇心转移到第二级的快速探索。

    这项技术在超级马里奥模拟器中产生了一些令人鼓舞的结果。

    拖延症代理人:电视问题

    这项技术并不完美。一个已知的问题是代理被环境中的随机或噪声元素所吸引。这种时钟情况有时被称为“白噪声”问题或“电视问题”;也称为“拖延”。

    为了证明这种效果,设想一个代理人通过观察他所看到的像素来学习在迷宫中导航。

    下一状态预测引起代理人学习成功导航迷宫的好奇心。

    代理人很好地完成了任务;他开始寻找迷宫中未被探索的部分,因为他有能力在探险丰富的地区做出好的预测(或者换句话说,他不能在未开发地区做出好的预测)。

    现在在迷宫的墙上放一个“电视”,快速连续地显示随机选择的图像。由于图像的随机来源,代理不能准确预测接下来会出现什么图像。该预测模型将产生高损耗,从而为代理商提供高“内在”回报。最终的结果是,特工们倾向于停止看电视,而不是继续探索迷宫。

    在环境(源)中,当代理人面对电视或随机噪声源时,下一个状态预测引起代理人的好奇心,最终导致“拖延”。

    为了避免延误,采用随机网络蒸馏。

    OpenAI的一些优秀人员最近发表了一篇论文,提出了噪声电视问题的解决方案,探讨了随机网络蒸馏(RND)。

 端午节纪念谁_点钢枪网   这里的新思想是将类似的技术应用到下一个状态预测方法,但是消除对先前状态的依赖。

    下一状态预测相对于RND(源)的概述。

    RND并不预测下一个状态,而是观察下一个状态并试图预测下一个状态。这是一个非常微不足道的预测,不是吗?

    RND随机网络的目的是采用这种小的预测任务,并将其转化为硬预测任务。

    使用随机网络

    这是一个聪明但违反直觉的解决方案。

    其思想是我们使用随机初始化神经网络将观测值映射到潜在的观测向量。函数本身的输出并不重要;重要的是,我们有一些未知的确定性函数(随机初始化的神经网络),以某种方式转换观测值。

    因此,我们的预测模型的任务不是预测下一个状态,而是预测给定观测状态的未知随机模型的输出。我们训练该模型使用随机网络输出标签。

    当代理处于熟悉的状态时,预测模型应该能够很好地预测随机网络的期望输出。当智能体对状态不熟悉时,预测模型会对随机网络的输出做出较差的预测。

    通过这种方式,我们可以定义一个内在的奖励函数,它再次与预测模型的损失成比例。

    内部报酬计算的概念概述。只使用下一个观察状态。

    这可以解释为“新奇性检测”方案,其中当进行新的观测或不熟悉的观测时,预测模型具有较高的计算损失。

    作者使用MNIST作为这个概念的证明。在本实验中,他们通过随机初始化神经网络提供MNIST样字符。然后,在给定的输入条件下,它们训练并行网络来预测随机网络的输入。如预期,当目标类的训练样本数量增加时,它们将看到目标类被并行网络丢失。

    数据2:MNIST上的新奇性检测:预测器网络模拟随机初始化的目标网络。训练数据包括不同比例的图像和目标类别与“0”类别。每个曲线都表示MSE测试显示的目标类的训练用例的数量(对数)。

    论文对MNIST概念进行了验证。

    这样,当代理看到随机噪声源时,它不会被卡住。它不需要试图预测屏幕上下一个不可预测的帧,只需要知道这些帧是如何通过随机网络转换的。

    探寻蒙太祖玛的复仇

    由于解决方法不佳,以往的状态预测的好奇机制并不能解决蒙台梭玛的复仇问题,但RND似乎已经克服了这些问题。

    好奇心驱使的代理人探索房间,学习收集钥匙,这样他们就可以打开新房间。

    尽管取得了这样的成功,但是代理仅“偶尔”通过了一级。这是因为通过最后一道门来完成检查点,需要严格管理密钥的使用。需要内部状态模型(如LSTM)来克服这一障碍。

    因此,虽然RND已经允许代理人在得分上超过一般人的表现,但是在掌握游戏之前还有很长的路要走。

    这是关于深度强化学习算法的实验的一系列文章的一部分。查看本系列以前的一些帖子:

    理解演进的战略梯度。

    感谢卢多维奇本尼斯坦特。

    要继续查看本文的链接和参考资料吗?

    长时间点击链接打开或点击底部[好奇心在深度强化学习]:

    Http://ai.yanxishe.com/page/Text./1363

    AI协会每天更新精彩内容,观看更多精彩内容:雷锋网、雷锋网和雷锋网。

    五大CNN架构

    深度强化学习中的好奇心

    使用Pytorch进行深度学习(第一部分)手柄:使用PyTorch实现图像分类器(第二部分)

    等待您翻译:

    如何为初学者聚类混沌数据以使用Keras进行迁移学习增强学习:对于情绪行为系统,如果你想学习数据科学,这七个资源不能错过

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