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来源:缅甸老百胜开户热线 作者:admin 时间:2018-11-07 20:00:37

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在这一点上,花点时间把围棋做好是值得的。

田渊栋博士表示,随着今天 ELF OpenGo 的发布,这三个目的都已达到。

当然,他们更希望的是能够借此机会推广一下 ELF 平台和 PyTorch 深度学习框架,让更多的人使用和完善它。

代码见:https://github.com/pytorch/ELF模型见:https://github.com/pytorch/ELF/releases英文 blog 见:https://research.fb.com/facebook-open-sources-elf-opengo/ELF 平台ELF 平台是一个可扩展、轻量级且非常灵活的游戏研究平台,尤其适用于实时战略(RTS)游戏的研究,于 2016 年 6 月首次发布。

C++端,ELF 与 C++线程同时托管多个游戏;而在 Python 端,ELF

可以一次返回一批游戏状态,这使得其对现代的强化学习非常友好。

相比之下,其他平台(例如 OpenAI Gym)则只是使用一个 Python

界面封装一个单一的游戏,这种情况使得并发游戏(许多现代的强化学习算法都有此要求)的执行就变得比较复杂。

ELF 具有以下特征:端到端:ELF 为游戏研究提供了端到端的解决方案。

它提供微型实时策略游戏环境、并行模拟、直观的 API、基于 Web 的可视化,并且还具有由 Pytorch 授权的强化学习后端,资源需求最少。

可扩展性:任何具有 C / C ++接口的游戏都可以通过编写一个简单的包装器插入到这个框架中。