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行人检测_燕十八_网易云课堂_tensorflow案例实战视频课程 训练神经网络_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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有相应操作的百分比频率。 f AlphaGo搜索树中的主要变化(具有maximUmViSit坐标的路径)。该移动以空号序列表示。AlphaGo选择了红色圆圈表示的移动; Fan HUi响应了白色SqUare表示的移动;在在他的比赛评论中,他更喜欢AlphaGo预测的举动(1)。 2015 AlphaGo和Fan Hui参加了正式的五场比赛。 AlphaGo在第5场比赛中赢得了0场比赛(请参见图6和扩展数据表1)。这是计算机围棋程序首次在完整的围棋游戏中无障碍击败人类职业选手;以前被认为距离10、3、7、32至少十年的壮举。 6讨论 在这项工作中,我们基于深度神经网络和树搜索的组合,开发了一个Go程序,该程序以最强大的人类参与者的身份发挥作用,从而实现了人工智能的“巨大挑战” 32-34。基于监督和强化学习的新型组合训练的深度神经网络,首次开发了有效的Go选择和位置评估功能,并引入了一种新的搜索算法,该算法成功地将神经网络评估与蒙特卡洛(Monte-Carlo)推出我们的程序AlphaGo将这些组件大规模地集成到了高性能树搜索引擎中。 在与范慧的比赛中,AlphaGo评估的位置比
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