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我前陣子突然意識到內衣的重要性
之前看朋友瘦了看起來瘦了10公斤一樣，但她說其實沒有她只是穿對內衣整個體型就改善了
原來還有這招!!?!?!?所以最近才考量要重新買內衣~剛好也是要換
結果發現在有賣很多機能性的內衣，可以束腹幫助拉提等等功用的
上網找評價結果發現其實有很多優秀的小牌子完全不輸有牌子的內衣
而且忠實客戶還不少耶
結果我也買了一件運動用的爆汗褲及塑身的內衣~~
一個月過後來看看效果如何
真的好期待喔
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【解密阿老師】 從 AlphaGo 到Master， 最大優勢是通用算法
本文首發於微信公眾號：新智元。文章內容屬作者個人觀點，不代表和訊網立場。投資者據此操作，風險請自擔。
新智元編譯作者：Steffen Ho lldobler 等編譯：熊笑 弗格森 文強
【新智元導讀】AlphaGo 系統基於樹搜索，由神經網絡驅動。然而，所有這些技術都不是新的，也被其他圍棋 AI 的開發者使用。那麼，是什麼讓 AlphaGo 如此特別？來自德國和俄羅斯的幾位研究人員在《Lessons Learned From AlphaGo》一文中探討瞭這一問題。他們指出，AlphaGo 實施的每一個細節都是多年研究的結果，而它們的融合才是 AlphaGo 成功的關鍵。
論文地址：http://ceur-ws.org/Vol-1837/paper14.pdf
圍棋對 AI 的挑戰難點在於棋盤空間的大小，它包含10170 個位置狀態空間。作為比較，國際象棋的狀態空間約為1043。這樣的遊戲都具有高分支因子，也就是當前狀態下的可能下法的數量。圍棋中可能的遊戲場景的數量要大於宇宙中的原子數。
AlphaGo 的開發者設法解決瞭這一問題馬甲塑身衣內衣無鋼圈。他們設計的系統基於樹搜索，由神經網絡驅動。
然而，所有這些技術都不是新的，也被其他圍棋 AI 的開發者使用。
那麼，是什麼讓 AlphaGo 如此特別？
來自德國和俄羅斯的幾位研究人員在《Lessons Learned From AlphaGo》一文中探討瞭這一問題。他們在圍棋 AI 發展的大背景下討論瞭 AlphaGo 的設計。通過展示 AlphaGo 的架構。
文章顯示出， AlphaGo 實施的每一個細節都是多年研究的結果，而它們的融合才是 AlphaGo 成功的關鍵。
圍棋的歷史長達數千年，是一種非常受歡迎的智力遊戲和比賽。和國際象棋、跳棋一樣，圍棋屬於完美信息博弈。也就是說，遊戲的結果完全取決於兩個玩傢的策略。這使得從計算角度解決圍棋問題很有吸引力，因為我們可以依靠機器來找到最佳的下子策略。然而，由於搜索空間巨大，這一任務非常困難。因此，圍棋被認為是AI 的理想前沿陣地，曾被預計在十年內無法實現對人的勝利。
實際上，就在多一年多以前，雖然有許多圍棋 AI ，卻幾乎沒有達到人類高手水平的，更不用說與職業棋手相抗衡。然而，在2016 年初，Google DeepMind 發表瞭一篇文章，表示他們的AlphaGo 能夠擊敗職業棋手。幾個月後，AlphaGo 在正式比賽中擊敗瞭圍棋世界冠軍，這是非常重要的事件，因為“大挑戰”被完成瞭。
AlphaGo 的 CNN 的輸入部分是當前的棋局，輸出部分是對人類對手下一步棋的預測
回想一下，使用神經網絡的最初目的是模擬人類在下圍棋時的思維過程。 AlphaGo 使用神經網絡來預測人類對手的下法。基於此，AlphaGo 的 CNN 的輸入部分是當前的棋局，輸出部分是對人類對手下一步棋的預測。
描述得更精確些，即為瞭訓練 CNN，AlphaGo 的開發者在圍棋服務器 KGS 上選取瞭三萬盤棋局，並從每一局中隨機抽取對戰的位置及棋手隨後的行棋。這些應對的行棋就是神經網絡預測的目標。
輸入位置轉換為48 個特征，表示每個交叉點棋子的顏色、四周相鄰位置為“空”的數量和一些其他信息。這些特征都根據以前的研究結果 [CS15] 進行瞭選擇。
因此，輸入層是一個 19×19×48 堆棧，包括瞭棋盤上每個交叉點的每個特征的值。CNN 有 13 個層，每層 256 個濾波器。 輸出層的尺寸為 19×19，輸出中的每個單元都包含一個人將棋子放在相應交叉點的概率。
神經網絡通過標準反向傳播進行訓練。上述方案代表瞭一種監督學習方法，因此，我們將由此所得到的網絡稱為 SL 網絡。不過，AlphaGo 還使用瞭強化學習。
神經網絡與蒙特卡洛（MCTS）的融合
圖：AlphaGo中的蒙特卡洛樹搜索。在選擇階段，決策主要受到SL網絡（a）中得出的概率優先的影響。
AlphaGo 中的神經網絡用來幹什麼？SL 網絡在 MCTS 的選擇階段使用，用於鼓勵探索（exploration）。一個好的選擇規則會對已知走法進行優化，並且探索新的下法。 AlphaGo使用瞭各種不同的UCT規則來選擇行動，優化方程式x(a) + u(a)，其中，x(a)是對行動（走法）的評估。u(a) 是P(a) 的一部分，即SL神經網絡預測出來的概率。在一個場景中，CNN會偏向MCTS，來嘗試新的走法，這些走法一般都是非常罕見的，但是對於CNN來說，卻是一個最優解。
圖： AlphaGo中的學習通道。SL 指監督學習；RL 指 強化學習。
雖然增強學習網絡被證明比 SL 網絡更強，但是，當走法的選擇經過SL網絡提升時，AlphaGo的整體表現會更好。有這樣一個事實可以解釋這一現象——SL 網絡更像人類，它是經由真實的人類對弈訓練的。人們總會傾向於進行更多的貪多，有時是處於對弈中的錯誤，有時則是因為熱情。
雖然如此，增強學習網絡在 AlphaGo 的其他部分找到瞭用武之地。也就是被用於評估價值函數的價值網絡。
AlphaGo 最大的優勢是應用瞭通用算法
本文探討瞭首個精通圍棋這項運動的人工智能 AlphaGo 的相關現象。在此重述們一下相關要點。定義瞭圍棋的規則後，我們解釋道計算機通過遍歷博弈樹從而掌握瞭這一遊戲。然而，圍棋的博弈樹極其龐大，大到需要應用如 MCTS 之類的統計方法。我們在 MCTS 中加入瞭幾個改進措施，然後就看到 AlphaGo 使用卷積神經網絡來進一步加強瞭 MCTS。
可以說 AlphaGo 最大的優勢就是它應用瞭通用算法，而不是僅局限於圍棋領域的算法。AlphaGo 證明瞭像圍棋這樣復雜的問題都可以通過先進的技術解決。深度學習已經 被成功應用於圖像及自然語言處理、生物醫療及其他領域。AlphaGo 的開發者們所使用的方法或許也可被應用於上述領域。
和訊網今天刊登瞭《【解密阿老師】 從 AlphaGo 到Master， 最大優...》一文，關於此事的更多報道，請在和訊財經客戶端上閱讀。
平價內衣
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