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。姜至奂被判缓刑
然而去年底，林某汉人间蒸发了，阿雅慌忙跑到公安局报案寻人，才发现住豪宅、开十几部豪车的林某汉所有材料都是假的，而且还是一个已婚男人。据阿雅说，这个林先生自认识她后，以“经营周转”为名先后从她那里提取款项近800万元。痛苦不堪的阿雅18日再次到“世纪佳缘”广州分公司讨说法。劳荣枝押解回南昌
至于兔子朱迪是如何挣脱成为一枚掉在棋盘之外的棋子，其实已经不太重要了，动物城恢复往昔的生机，却不会将兔子朱迪的雕像树满全城，这里依然吸引着追求梦想的动物，也依然存在欺诈、犯罪和黑帮，你来或是不来，它都在那里，不增不减。广州马拉松
