北京赛车pk10别人为什么不输钱，而你输钱？
娱乐第一条
很多人刚接触北京赛车时，由于不知怎么样玩，就随便乱压乱下注，结果白白输了钱！这样子做输钱是肯定的了，因为你没学会怎么科学下注！你要知道赢钱的人是怎么玩的，你才能自己赢钱！那么，为什么别人不会输钱呢？1. 稳：多观察，慎出手，不要每期必跟，见号必跟;多看，有把握时再出手，看不好时不买。2. 准：有经验的彩民可以自己看号，一天怎么也能有几次，确实感觉十拿九稳的时候，这时候就是你出手的时候，但也不要乱砸，做好计划是根本。自己不会看号的彩民可以跟群里的计划，但要注意观察计划的情况，找那种处在稳定期的计划跟，如果出错了停下来观察一下，固定方法都会有错误周期，有可能会出现连错的，而连错三四次的不要轻易舍弃，错误周期之后就该是稳定期了，你可以不观察号，但你一定要观察计划的情况。3. 专：专就是专一，跟定一个方案，加上充足的资金，合理的倍投计划，你是不会赔的用合理的计划一直跟，这就是赚钱的诀窍!上图为准确率95%以上的计划软件！欢迎找小编交流！
中金网09月05日讯，今年黄金已经历了大涨，但关于还有没有更多增长，有着不同的意见。过去几年对黄金持有者来说并不是风平浪静的。
&来源：中金网
带病投保只要超过两年，保险公司就必须赔？《保险法》第十六条规定：订立保险合同，保险人就保险标的或者被保险人的有关情况提出询问的...
&来源：律商汇
我们都知道，很多人年轻的时候不买保险，到了中年或者老年就会想到买保险。但是大家都会有这样一个觉悟，“迟了”...
&来源：微保险
从小编开始接触矿业开始，关于铁矿石价格的坊间消息不绝于耳：国外三大巨头要整垮中国矿山企业！价格战针对的是中国！但小编一直坚信...
&来源：矿业汇
周四(9月9日)英镑兑美元跌至一周低位，在英国央行行长卡尼保留进一步放松货币政策的选项后，投资者避开英镑。
&来源：汇通网
◎每经记者 施娜近年来，票据风险案件频发。仅今年以来，已有农业银行、中信银行、天津银行等多家银行曝出票据风险事件，累计涉案金额超过百亿元。
&来源：每日经济新闻
上证综指收上涨0.13%，深成指收上涨0.12%，创业板收上涨0.52%。指数高位震荡，金九银十，中期向上趋势确立，投资者勿过度恐慌...
&来源：最准大盘分析附牛股池
国企改革是社会关注的热点，而上海作为我国经济最发达的城市之一，国有企业众多，上海国有企业改革也备受社会瞩目。
&来源：携景财富网
中金网09月09日讯，周四，美国联邦储备委员会和另外两个监管机构发布了一份报告，该报告建议美国国会限制华尔街进入大宗商品和商业银行业务。
&来源：中金网
OFweek太阳能光伏网讯：“630”(日光伏上网电价下调)之后，光伏产业价格快速下降，不断刷新一个又一个的历史新低价。
&来源：OFweek光电新闻网
履新证监会主席半年多的刘士余，有了新助理。 9月6日，证监会发布消息称，国务院近日决定宣昌能任证监会主席助理。
&来源：新京报政事儿
今日，香港市场离岸人民币流动性突然收紧，人民币香港隔夜银行同业拆息打破此前数月的稳定走势，飙升388基点至5.446%，创2月来最高水平。
&来源：资讯财经北京赛车pk10登陆网址
　　提问：你们有没有想过用生成对抗网络（GAN）？
　　同时，也要看到其中有一部分挂在企业名下的贷款，实际上可能是地方政府融资平台的债务，地方政府有时候借地方国有企业的名义作为融资的手段，把债务算到企业头上，这个问题要认真对待，要防范地方政府（当然各个地方很不一样，有好的，也有差一些的）在使用融资平台方面和各种变相债务方面，有一些不健康的行为，包括财务纪律不够强，或者突破了界限。
　　提问：关于对局中的第一手棋，我想问，AlphaGo会有一些你从未见过的开局吗，比如10-10或5-3，或者走很奇怪的一步？如果没有这种情况，那是出于“习惯”，还是有强烈的信念，3-3、3-4和4-4是优越的？
　　提问：你们发了AlphaGo论文之后，网友们说里边的算法实现起来不难，但很难达到你们那个训练量；在计算机下象棋的圈子里，开发者们也没少复制其他程序的算法。你认为算法和数据哪个更重要？
　　Julian Schrittwieser：我不是围棋专家，但是我们问了樊麾，他说：
　　DeepMind新论文：用认知心理学方法打开深度学习的黑箱
我们需要一些历史记录来呈现ko；
　　10月19日，党的十九大中央金融系统代表团对中外媒体开放。人民银行行长周小川、银监会主席郭树清分别回答了记者提问。
　　周小川：金融风险有一般性的金融市场风险、金融机构风险，如个别金融机构不健康、不符合相关标准，甚至存在关闭破产的可能性。而所谓系统性金融风险则有导致金融危机的可能，会在市场上引发剧烈的连锁反应，使经济和就业遭受重大冲击。防范系统性金融风险，在各个国家的情况不一样，风险点也不一样，但也有共同的东西。
　　郭树清表示，十九大以后金融监管的整个趋势会越来越严，严格执行法律、严格执行法规、严格执行纪律。银行业的前景是很好的，风险是可以化解的，矛盾是可以解决的，但是需要付出艰辛的努力，这也需要包括企业、客户、居民个人等各方面共同配合。
　　△左：Julian Schrittwieser 右：David Silver
　　近几年家庭杠杆率增长很快
　　再有一点，如果经济中的顺周期因素太多，使这个周期波动被巨大地放大，在繁荣的时期过于乐观，也会造成矛盾的积累，到一定时候就会出现所谓明斯基时刻，这种瞬间的剧烈调整，是我们要重点防止的。
　　以下问答经过量子位（QbitAI）编辑整理。
　　Julian Schrittwieser：实际上，在刚开始训练AlphaGo Zero时，它完全是随机的，例如在图5的b部分中，你可以看到它实际上是在1-1点下出第一手！逐渐适应网络后，随着它变得更强大，它开始青睐4-4、3-4和3-3。
　　提问：有没有强化学习（RL）用在金融领域的案例？
　。孔游蛔汉涂陆喽哉降AlphaGo Master，用了和Zero版一样的算法和架构，不同之处在于引入了人类对局数据和特征。）
　　David Silver：我们实际上用了一个相当直接的时间控制策略，基于自我博弈中胜率的简单优化。当然可以应用更复杂的策略，性能也应该可以再提升一点点。
　　David Silver：我们还没跟人类选手下过让子棋，我们想专注在整场的围棋比赛中。然而，在让子条件下测试不同版本的AlphaGo很有用。在Zero的论文中我们提到了各个版本的棋力：AlphaGo Master & AlphaGo Lee & AlphaGo Fan，每个版本都让三子击败了它的前一代。
　　提问：AlphaGo Zero还在训练么？未来还会有突破么？
　　名字更长的Julian Schrittwieser，是这次新一代AlphaGo的三位并列主要作者之一，而且非常年轻。2013年，Schrittwieser本科毕业于奥地利的维也纳技术大学；同年9月，Schrittwieser加入DeepMind。
　　相关论文：https：//www.cse.buffalo.edu/~regan/papers/pdf/ReHa11c.pdf
　　提问：怎样进入AI行业？我觉得“读个PhD然后找工作”好像是个挺明显的途径，但是最常见的路径不见得就是最好的吧……
　　David Silver：Facebook更专注于监督学习，这是当时最厉害的项目之一。我们选择更多地关注强化学习，是因为相信它最终会超越人类的知识。最近的研究结果显示，只用监督学习的方法的表现力惊人，但强化学习绝对是超出人类水平的关键。
　　北京时间10月22日晚，在中超联赛第28轮中，广州恒大主场5-1战胜贵州恒丰，提前两轮夺得联赛冠军，实现了中超七连冠的壮举。今日，天津权健俱乐部官方向恒大发去贺电，表示最衷心的祝贺。
　　David Silver：我相信AlphaGo的“恶手”只有在影响全局胜利时才是问题。如果结局仍然是稳赢，真的是很差的一招么？
　　但最终我们取得了巨大的成功，彻底解决了AlphaGo的问题。我们用的方法是，更多的依赖强化学习的力量，让它自己找到更好的解决方案。
　　David Silver：实际上，不是只有8 planes这一种选择，用其他形式的表示可能也没问题，但我们用了观察值的堆叠历史，有三个原因：
　　OK，背景交代到这里。
　　David Silver：AlphaGo Zero并没有特殊的特征来处理征子，或者任何其他围棋中的特定问题。在训练早期，Zero偶尔会因为征子下满棋盘，就算它对全局有很复杂的理解也没用。但在我们分析的棋局中，经过完全训练的Zero能正确识别所有无意义的征子。
　　首先从全球来讲，都要防止恶性通货膨胀所造成的风险。另外，要防止资产价格剧烈调整所导致的风险，资产泡沫既有可能出现在资本市场上，也有可能发生在房地产市场上，还可能在影子银行、金融衍生产品方面。对于经济转轨国家，特别是从传统计划经济向市场经济转轨的国家来讲，另外一种现实的金融风险，就是所谓金融机构大面积不健康的风险。因为在转轨过程中可能不良资产会非常多，财务上出现的缺口导致亏损可能非常多。而且在制度转变过程中，可能规则、监管等各个方面都有所不足，金融机构也有可能大面积出现不健康，不少转轨国家在这个过程中很多机构基本上都垮了，或者全部都卖给外国人了，这也是一种系统性风险。
　。ǜ菅胄小⒁嗷峁偻鸺钦呶适德颊恚
　　记者：今年以来银监会采取了一系列的措施来整治银行业的市场乱象，遏制资金脱实向虚。请问目前进展如何，在十九大以后会不会进一步加大力度？对现在银行业的金融风险您怎么看？
　　David Silver：可解释性对我们所有的系统来说都是有趣的问题，而不仅仅是AlphaGo。DeepMind内部正努力研究询问系统的新方式。最近，他们的研究已经发表出来，主要是从认知心理学出发，来尝试破译神经网络内部的情况。这项研究非常棒。
　　不断地重复这个过程。
　　最强AlphaGo是怎么炼成的
　　记者：在未来金融去杠杆的方面会有哪些主要手段？最近社会上比较关注企业债务高企问题，不知道您有何相关的评价？
　　我认为目前已经有了很一颗赛艇的组件，比如神经图灵机，但在这个领域，我们还将看到一些更令人印象深刻的进步。
　　提问：在输入特征上，用delta featurization可行吗？
　　提问：为什么这次AlphaGo Zero就训练了40天？训练3个月会怎么样？
这和其他领域，比如说玩雅达利游戏时的常见输入表示一致；
　　David Silver：很难在公开发表的论文中找到真实世界的金融算法！但是有一些经典论文非常值得一读，例如Nevmyvaka和Kearns在2006年发布的研究、Moody和Safell在2001发布的研究。
　　顺周期因素太多会放大波动
　　提问：为什么在刚开始训练的时候也要每局下1600步？这时候应该都是随机的噪声吧……先快速下很多盘随机局，然后在网络训练得更好的时候，再进行更深的搜索不是更好吗？
进入【新浪财经股吧】讨论　　提问：DeepMind和Facebook研究这个问题大概是在同一时间诶，是什么让AlphaGo这么拿到了围棋最高段位？
　　提问：你们有开源AlphaGo的计划吗？
　　至于时机，当前也不是什么特别的时机，但是总的来讲，在7月份召开的全国金融工作会议上，总书记和总理的讲话都强调要进一步扩大金融开放，有这个信号。总书记在十九大报告中又对开放、引进竞争机制作了强调，所以在这样的环境下，无疑会进一步朝着这个方向发展。
　　提问：据说和柯洁对战的AlphaGo，计算力的消耗只有对战李世版本的十分之一。这中间做了怎样的优化，能简单说是AlphaGo的算法比之前提高了10倍吗？
　　David Silver：我们已经不再主动研究如何让AlphaGo变得更强，但它仍然是所有DeepMind同仁的研究测试平台，用于尝试新的想法和算法。
　　至于人民币波幅的扩大，并不是当前最紧要的事。首先，当前的浮动区间已很少能限制到汇率，汇率变化主要取决于市场供求关系的变化。当然，有时候扩大一下汇率浮动区间，也是释放一个扩大开放的信号，显示汇改会继续向前迈进，汇率主要由市场决定。但大家也要注意到，扩大波幅并不是当前最关注的重点。
　　记者：如请您来评估一下当前中国的系统性金融风险，您会作何评价？
　　这个圈子很好，会愿意给你反。阋部梢酝üarXiv了解最近的研究。
　　论文地址：https：//arxiv.org/abs/
　　David Silver：实际上，我们从来没有为特定的弱点而人为引导过AlphaGo，而是一直专注于原则化的机器学习算法，让算法自己学会纠正自己的错误。
　　David Silver：这的确和AlphaGo的策略算法很相似，不过我们还有个价值？椤Ｒ约耙吻逡幌，在AlphaGo Zero论文4月7日提交给Nature的时候，那篇NIPS论文还没公开。
　　特别注意中小银行流动性风险
　　在谈及系统性金融风险时，周小川表示，如果经济中的顺周期因素太多，使这个周期波动被巨大地放大，在繁荣的时期过于乐观，也会造成矛盾的积累，到一定时候就会出现所谓明斯基时刻，这种瞬间的剧烈调整，是我们要重点防止的。
　　提问：已经发布的少量AlphaGo自我对弈棋局中，白棋胜率太高。是不是贴目应该降低？
　　提问：迈克雷蒙（Michael Redmond，首位非东亚裔围棋九段）认为AlphaGo会下出人类棋手不会有的恶手，而且学不会围棋定式（深度程序知识）。
　　David Silver：在某种意义上，AlphaGo的自我对弈训练已经有了对抗：每次迭代都试图找到上一代版本的“反策略”。
　　提问：你们认为AlphaGo能解《发阳论》第120题吗？（传说中的“死活题最高杰作”）
　　他们是谁？
　　另一点，我们坚持立查立改，严肃法律、法规和纪律，严格执法、执纪。从目前效果来看，同业资产规！⑼蹈赫婺＞饶瓿跫跎倭肆酵蚨嘁谠。银行理财增速大幅下降，同业理财净减少，委托贷款增长持续放缓，特殊目的投资也大幅度下降，效果比较明显。可以说，银行业资金脱实向虚势头得到了初步遏制。但是我们也不能掉以轻心，还需继续加大整治力度。
　　刚刚，这个史上最强围棋AI的两位主要开发者，David Silver和Julian Schrittwieser，做客知名网站reddit，展开一场超级问答AMA（Ask Me Anything）。
　　贵俱乐部在中国平安2017中超联赛上提前两轮夺得冠军，连续7次捧得中超联赛冠军奖杯。在此，我俱乐部对你们表示最衷心的祝贺！
　　提问：AlphaGo在行棋时间安排上是怎么考虑的？
　　David Silver：创造一个完全自学成才的系统，一直是强化学习中的一个开放式问题。我们一开始尝试的方法，以及在文献综述部分提到的很多其他方法，都非常不稳定。我们做了很多实验，最终发现，AlphaGo Zero的算法是最有效率的，好像攻克了这个特定的问题。
　　天津权健足球俱乐部在贺电中写道
　　David Silver：AlphaGo Zero所用的算法，与策略梯度、Q-learning之类的传统（无模型）算法完全不同。通过使用AlphaGo搜索，我们大大改进了策略和自我对弈结果，然后用简单的基于梯度的更新来训练下一个策略和价值网络。
　　提问：现在AlphaGo能让顶级围棋选手几子？能让柯洁两子么？
　　周小川：关于去杠杆，首先，若总量阀门把握比较好的话，总量就不至于膨胀得过快，杠杆率就会有所下降。我国企业部门的杠杆率相对比较高，这里既有直接融资比重低，企业靠借贷、靠债务融资比重过高的问题，也确实存在企业运用资金效率不够高的问题，包括投资的效益、使用流动资金的效益。因此，我们特别强调供给侧结构性改革，“三去一降一补”不仅涉及到企业，也涉及到银行如何看待自己的资产质量，必须两方面共同努力来调整。
　　Julian Schrittwieser：一开始少下几步可能也行，但在整个试验中保持统一是一种比较简明的做法。
　　关于AI研究
　　提问：1846年，桑原秀策四段对弈幻庵因硕八段，其中著名的是第127手。AlphaGo怎么看这手棋？AlphaGo会怎么下？
　　昨天AlphaGo再次震惊所有人。
　　周小川：汇率的浮动更加依靠市场供求关系来决定，以及人民币更多地成为可自由使用货币，是一个长期的进程。尽管过去已经取得了长足的进步，但是这个过程还没有走完，所以今后还会继续向前推进。
　　刚才问到十九大以后我们会不会进一步加强风险管理，回答是肯定的，今后整个趋势是金融监管会越来越严，严格执行法律、严格执行法规、严格执行纪律。我们认为银行业的前景是很好的，风险是可以化解的，矛盾是可以解决的，但是需要付出艰辛的努力，还需要包括企业、客户、居民个人等各方面共同配合。我们也希望监管和执法得到大家的理解，包括媒体。
　　提问：我听说在AlphaGo开发初期，你们在训练中人为向特定方向引导，来解决它在棋局中表现出来的弱点。现在它的能力已经超越人类认知了，会不会还需要人工调整，避免它落入局部最大化？你们有这个打算吗？
　　安妮 李林 发自 凹非寺量子位 出品 | 公众号 QbitAI
　　提问：AlphaGo的研究中，最困难的是什么？
　　周小川：扩波幅并非人民币最紧要的
　　比较关注AlphaGo的朋友对其中一位应该不会陌生，David Silver是AlphaGo团队负责人，也是上一代AlphaGo的主要作者。从首尔到乌镇，都有他的身影。关于David Silver我们在之前报道黄士杰的文章里也有提及。
历史可以用来记录对手最近在哪落过子，这些信息可以当作一种注意力机制来用，比如说集中在对手认为重要的位置上，第17个plane记录的是我自己在用什么颜色，因为有贴目规则，这个信息也很重要。
　　△引自AlphaGo Zero论文
当年比赛的时候，还没有贴目这一说。现在，AlphaGo采用的都是贴7.5目的规则。贴目让对弈过程完全改变。至于第127手，AlphaGo很有可能会选择不同的下法。
　　提问：你们为什么一开始选择用人类对局数据来训练AlphaGo，而不是通过自我对弈来从0开始？还是当时也尝试了但效果不好呢？为什么会这样？我想知道，两年前设计一个完全自学的AlphaGo瓶颈在哪？
　　关于围棋
　　Julian Schrittwieser：我们五月份说过，乌镇那场就是AlphaGo的最后一次比赛了。
　　AI打星际2是怎么回事？快看看这段6分钟的视频讲解
　　Julian Schrittwieser：当然可以，我也只有计算机科学学士学位。这个领域发展很快，所以我认为你可以从阅读论文和运行实验中学习很多东西。在已经有过机器学习经验的公司实习是对你的成长应该很有帮助。
　　郭树清：整个趋势是金融监管越来越严
　　AlphaGo已经学会很多人类的定式，也下出了自己的定式。现在职业棋手有时就在使用AlphaGo的定式 ：）
　　我认为在围棋上也能做这样的事情，可能会通过计算最佳下法和实际下法之间的价值差异来实现，或者计算策略网络下出实际下法的概率。等我有时间试试这个。
　　提问：看完论文我有个疑问，输入维度那么高好像完全没必要，AlphaGo的residual block输入维度为什么是19×19×17？我不太理解为什么每个玩家要用8个二值特征plane。
　　提问：不读研也能在人工智能领域大有作为吗？
　　David Silver：AlphaGo已经退役了！我们的人力和硬件资源，已经动身前往其他道阻且长的AI项目上了。
　　对于人民币汇率，周小川表示，当前的浮动区间已经很少能够限制到汇率，汇率变化主要取决于市场供求关系的变化，但汇率浮动机制无疑会进一步朝着开放、引进竞争的方向发展。
　　天津权健足球俱乐部将认真学习贵俱乐部的宝贵成功经验和开拓进取、顽强拼搏、永争第一的工作作风。更加期盼，能够与贵俱乐部一起在国内外赛场上携手并肩，为中国足球梦而共同努力。
　　郭树清：去年年底召开的中央经济工作会议上，习近平总书记提出要把防控金融风险放在更加重要的位置。今年以来党中央、国务院作出了一系列的决策和部署，作为银行业监管机构，在防范金融风险、治理银行业市场乱象方面采取了一系列措施，有综合性行动方案，也有专项行动方案，总体看来进展是符合预期的。
　　想找到围棋的最优解当然是不现实的，所以，弱点总是存在。在实践中，用正确的探索方法来保证训练没有卡在局部最优解中非常重要，但我们没有用上人为的引导。
“云锋有鱼杯”港股模拟大赛火热开赛，报名交易即有可能赢取60万大奖！【点此报名】
　　△左：Julian Schrittwieser 右：David Silver
　　提问：AlphaGo Zero会处理征子之类的问题吗？你们是怎样解决这类问题的？
　　Julian Schrittwieser：还有一种方法效果也不错：挑一个有意思的问题，训练很多神经网络，探索它们的结构，然后你会发现一些效果很好的部分，去发表一篇论文，或者去参加会议展示你的成果。
下图显示了在自我对弈强化学习期间，AlphaGo Zero的表现。整个训练过程中，没有出现震荡或者灾难性遗忘的困扰。
　　David Silver：在训练中，我们看到AlphaGo探索了各种不同的动作甚至在训练开始时下出过1-1！即使在经过一段训练后，Zero也尝试过下6-4，但很快又回到了熟悉的3-4。
　　Julian Schrittwieser：主要是因为改进了价值/策略网络，训练和架构都变得更好了，不同的网络架构之间的对比如下图所示：
　　记者：您讲到了防风险，具体要防范什么风险，怎么防范？
　　 完 　　提问：AlphaGo在神经网络的可解释性方面有什么进展？
　。ㄐ绿澹　　提问：深度强化学习本来就是出了名的不稳、容易遗忘，请问你们是如何让Zero的训练如此稳定的？
　　量子位插播一个延伸阅读：
　　提问：似乎使用或模拟强化学习智能体的长期记忆是一个很大瓶颈。展望未来，你是否相信我们即将以一种新的思维方式“解决”这个问题？
　　David Silver：我们遇到的第一个大挑战，是在跟李世比赛的时候。当时我们意识到，AlphaGo偶尔会产生“妄想”，也就是会系统地误判盘面情况，并且持续数手。我们尝试了很多想法来解决这个弱点。而引入更多围棋知识，或者人类元知识一直是种诱惑。
　　按照问题导向原则，我们今年确定同业、理财、表外三个重点领域。之所以确定这三个领域，一个考虑是因为这三个领域覆盖了比较突出的风险点，比如，影子银行、交叉金融、房地产泡沫、地方政府债务等，同时还有与其相关的操作性风险，所以要集中精力整治。另一个考虑是，这些领域主要涉及资金空转，进行整治对实体经济的影响比较。荒芊袢弦恍┨厥饽康耐蹲使就断蚴堤寰孟钅，但总体来说整治金融乱象对实体经济的影响比较小。
　　中小银行流动性风险问题也是特别需要注意的，我们和人民银行及其他监管机构密切配合，研究制定了一些措施和办法，包括一些制度性的规定。同时还要防范其他方面风险，比如前面提到的房地产泡沫、地方政府债务风险；以及跨领域跨市场风险，人民银行牵头制定统一的资管办法来防止这方面的监管套利；还要抵御外部冲击风险，包括IT系统、互联网金融、非法集资等方面风险，以保障经济稳中向好，行稳致远。
　　周小川郭树清回应金融热点：重点防止瞬间剧烈调整 监管会越来越严
　　关于家庭部门的债务杠杆率，从全球比较来讲，中国还不算高，但是最近几年增长很快。不是说现在就要去杠杆，而是说增长的过程要注意质量，要使增量部分保持稳。庇质歉咧柿康。
　　Julian Schrittwieser：从我的经验和实验来看，贴7.5目非常平衡。我们只观察到白棋的胜率略高一点（55%）。
　　David Silver：这项工作一直在推进，敬请期待 ：）
　　为何成功者不是Facebook
　　Julian Schrittwieser：你说的没错，长期记忆确实是个重要因素。例如，在星际争霸的一场比赛中可能有上万个动作，另外还得记住你侦察到的东西。
　　另外几个重要方面，包括市场方面的对外开放，“沪港通”“深港通”“债券通”都是市场方面的连通，还有“一带一路”也是市场方面的连通。此外机构方面的合作，以及金融市场准入也会进一步对外开放，请大家更全面地关注开放的内容。
　　Julian Schrittwieser：神经网络实在是很擅长用不同方式来表示同样的信息，所以，是的，我认为用delta featurization应该也行。
　　David Silver：我想这是一个人力和资源优先级的问题。如果我们训练了3个月，我想你还会好奇训练6个月会发生什么 ：）
　　David Silver：前不久我们刚发布了《星际2》的环境，现在相关研究还在相当早期的阶段。《星际2》的行为空间显然比围棋大得多，需要监控的数据量也更大。从技术上来讲，围棋是一个完美信息博弈，而战争迷雾让星际变成不完美信息博弈。
　　David Silver：我们刚才去问了樊麾，他说AlphaGo能解这个问题，但更有意思的是，它会不会找到跟书里一样的答案？还是能给出一个之前谁也没想到的解法？在AlphaGo的很多对局中，我们都看到了以人类经验无法想象的下法。
　　干货时间开始。
　　提问：还会再和职业棋手下棋吗？
　　此前DeepMind关于AlphaGo和星际2的研究论文中，Schrittwieser也都有参与。
　　David Silver：我们过去开源了不少代码，但是开源这个过程总是很复杂。在AlphaGo这个问题上，非常不好意思，它的代码库实在是过于复杂了。
　　Julian Schrittwieser：这个想法很酷。行环窒碚馄畚！
　　提问：现在国际象棋程序能给选手评分：通过棋步的分析，来推算Elo等级分。AlphaGo能在围棋上搞这个吗？
　　AlphaGo不开源，星际2还早
　　郭树清：在风险方面，从银行贷款来看，首先是信用风险，简单地说，就是钱放出去了，能不能收回来。欠债还钱，天经地义，但是在实际经济生活中、在业务实践中，常常发生借钱不还的问题，或者只还一部分本金，或者只还本金不还利息，这个问题还是非常严重的。虽然现在我们银行业总体不良资产率1.9%是比较低的，但是各个机构的贷款分类管理水平是有差别的，所以需要不良贷款充分暴露，要加大处置力度，及时消化，利用我们的资本和拨备来吸收，这样才能使银行业保持健康的发展趋势。
　　提问：NIPS论文Thinking Fast and Slow with Deep Learning and Tree Search也提出了和AlphaGo Zero类似的方法。
　　提问：乌镇时说过的围棋工具什么时候发布？
　　值得注意的是，因为这些神经网络没有专门为让子棋训练过。此外，由于AlphaGo是自我对弈训练的，特别擅长打败自身较弱的版本。因此，我认为我们不能以任何有意义的方式将这些结果推广到人类的让子棋中。
　　Julian Schrittwieser：我认为还是算法更重要，比较一下新AlphaGo Zero和之前论文中的版本，新版效率有多高就知道了。另外，我认为我们在数据效率方面还能有更多提升。
　　记者：十九大报告提到了中国金融市场会进一步开放，市场也在猜测人民币很快就会扩大波幅，现在是不是推动人民币扩大波幅的好时机？央行推动这项改革的时候主要考虑哪些因素？现在来看人民币汇率是十分稳定的，是不是推动人民币资本项目进一步开放的好时机？什么时候可以实现完全可自由兑换？
　　这似乎比渐进的、基于梯度的策略改进要稳定得多，梯度策略可能会忘记之前的优化。
　　量子位插播一个延伸阅读：
　　提问：AlphaGo Zero是最终版本的AlphaGo么？
　　提问：与围棋相比，《星际2》有多难？AI打星际什时候能有新进展？
（提示：此音频为程序自动匹配，非乐友上传，仅供参考。）
(驰骋) / 桃李醉春风记谱 相关歌谱：
[][][][][][][][][][][][]
注册用户方可发表评论!&&&&
&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&