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来源:环球网
2019年09月22日 05:12
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[1] Einstein A,Maric M. The Love Letters. Princeton University Press, Princeton, 1992.网易科技讯 3月14日消息,索尼Future Lab实验室是一个负责将疯狂的创意带到原型制造阶段的研发部门,本周它有一令人惊艳的产品亮相在奥斯汀举行的SXSW大会:可将任何平面变成触摸敏感的显示屏。

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。那 么在这个过程当中,我想这是大家的共识,大家都知道整个媒体投入一点会中间重要的一部分,就是整个营销的数字化,整个推广的数字化,整个用户运营的数字化。那么在这个中间,怎么样让这个数字化的过程,能够跟我们现在已经在经营的我们的天猫发生关系?因为发生关系越好,就能够使得所有的品牌行销,所有的品 牌推广,都能够变成事实上可以用用户的行为去衡量结果的效果营销。我特别前面加了几个定语,这是有道理的。通常大家把品牌行销跟行销对立起来,我特别加了定语,我觉得效果营销的即期的效果当然是销售,销售是其中的一个衡量标准,但是我想更重要的一点是,因为这样跟用户发生互动的机会,产生了用户的初步的认 知,产生了用户的好奇心,产生了用户的行动,其实这样的一些价值,对于我们整个品牌视角来讲,对于他获得整个新用户和以此为基点成为价值的形成是有非常大的意义,所以不仅仅是看他一个即期的销售,在这个中间关健是能够发生互动,关健是能够让消费者对产生某一种行为的动作能够建立跟品牌的连接。在这个过程当 中,我想天猫的平台和我们媒体的平台,能够发生大量的化学反应,这个中间最最重要的事情是什么?就是大数据,还是大数据,因为消费者的数据是通的,整个电商和媒体平台,我们今天可以跟大家分享,我们当时无论投资微博,还是投资优酷,我们做的第一件事情就是什么?第一件事情就是把我们ID打通,这个打通还有一个明的打通河暗的打通,我们希望能够在我们电商和媒体平上能够更好的识别我们消费者,更好让我们的商家能够去获取他所目标的消费者,去运营他所目标的消费者。

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