围棋的起源 围棋传入日本 围棋在日本的发展

上海交通大学：《体育文化类通识核心课程》教学资源（讲稿PPT课件）围棋基本知识

一、三角形的特性. 2 三、三角形内角和. 10 四、图形的拼组. 13 五、《小数加法和减法》 (一). 16 六、《小数加法和减法》 (二). 17 七、折线统计图. 19 八、植树问题. 21 九、围棋中的数学问题. 23 十、四则混合运算. 26 十一、加法的运算定律. 30 十二、简便计算. 32 十三、小数的产生和意义. 34 十四、小数的读法和写法. 37 十五、小数的性质. 39 十六、小数大小的比较. 42 十七、小数点移动. 45 十八、小数点搬家. 46 十九、生活中的小数. 49 二十、求一个小数的近似数. 51

谷歌的人工智能系统（AlphaGo）在围棋领域取得了一系列成功，使得深度强化学习得到越来越多的关注。深度强化学习融合了深度学习对复杂环境的感知能力和强化学习对复杂情景的决策能力。而自然语言处理过程中有着数量巨大的词汇或者语句需要表征，并且在对话系统、机器翻译和图像描述等文本生成任务中存在大量难以建模的决策问题。这使得深度强化学习在自然语言处理的文本生成任务中能够发挥重要的作用，帮助改进现有的模型结构或者训练机制，并且已经取得了很多显著的成果。为此，本文系统阐述深度强化学习应用在不同的文本生成任务中的一些主要方法，梳理其发展的轨迹，分析算法特点。最后，展望深度强化学习与自然语言处理任务融合的前景和挑战