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三就是更证明了在理论上理解深度学习算法的重要性。对于人类直觉能触及到的问题，机器通过采用有相同或者相似的inductive bias结构的模型，可以去解决。但是人不知道它是如何做到的，所以除了反复尝试之外，人并不知道如何针对新问题的关键特性去改进它。如果能在理论上定量地理解深度学习在不同的数据分布上如何工作，那么我相信到那时我们回头看来，针对什么问题，什么数据，用什么结构的模型会是很容易的事情。我坚信数据的结构是解开深度学习神奇效果的钥匙。

此外，这种技术性微调还被认为是防止银行以较低的联邦基金利率借入准备金，之后又把这些资金存放在央行而凭借较高的IOER获利。微调目标在于鼓励银行业者放贷，而不是进行这种利率套利操作。值得注意的是，联邦基金利率的上升或还将影响到美联储的缩表计划。虽然美联储在9月的利率纪要中安抚市场称，联邦基金利率的上涨是因为美国公债供应激增，而不是美联储缩表。

证监会表示，*ST美丽在重大资产重组文件中对金沙湖项目和官塘项目的进展情况、项目2015年收入预测披露存在误导性陈述，未及时披露金沙湖项目终止的重大事项，存在误导性陈述及重大遗漏等问题。对此，证监会决定对*ST美丽责令改正，给予警告，并处以60万元罚款。对八达园林责令改正，给予警告，并处以60万元罚款。此外，证监会对贾明辉等16名相关责任人给予警告，分别处以3万元至30万元不等的罚款。

4。网络结构采用残差网络，网络深度更深。AlphaGo Zero在特征提取层采用了多个残差模块，每个模块包含2个卷积层，比之前用了12个卷积层的AlphaGo深度明显增加，从而可以实现更好的特征提取。5。不再使用随机模拟。在AlphaGo中，在蒙特卡洛树搜索的过程中，要采用随机模拟的方法计算棋局的胜率，而在AlphaGo Zero中不再使用随机模拟的方法，完全依靠神经网络的结果代替随机模拟。这应该完全得益于价值网络估值的准确性，也有效加快了搜索速度。

从这个角度来看，Zero的确可以说是第一次做到了无师自通，也正是出于这个原因，DeepMind这篇Nature论文才能引起这么多圈内人关注。但要说它是“无监督学习”，就有点“不对”。孙剑说：“如果仔细看这个系统，它还是有监督的。”它的监督不是来自棋谱，而是围棋规则所决定的最后谁输谁赢这个信号。

我和连长2015、2016一起新年寄语2017 年，我们微调了“新年寄语”的形式，各自对自己说一番话。我对自己说：“这一年，我要让自己舒服，同时让别人也舒服，但是无论如何我一定首先要让自己舒服。”连长对自己说：“相信结果在未来已经发生，开始学会活在当下。”所以在 2017 这一年，我对自己真的很好，过了创业 20 多年来最开心的一年。我给自己这一年打蛮高的分，因为我很忠实地做到了自己年初许下的人生态度。