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2017-05-11

問題來了。前面說到,AlphaGo只算了十幾二十步,剩下的便交給機率,那麼這十幾二十步要怎麼算出來?但它知道,好野娛樂城深度神經網絡的角色便在這時出現了。AlphaGo不真人美女百家懂圍棋規則,只要模仿歷史棋王的下法,好野娛樂城學習歷史棋王在各種棋局時的下法,便可能會贏。因此AlphaGo開始了學習歷程,從幾萬局歷史棋譜裡,並記在腦海,等到比賽時便拿來比對目前盤面狀況,找出最能獲勝的棋步。原理簡單,但實務上要怎麼至尊娛樂城免費學習?靠深度神經網絡。好野娛樂城神經網絡是一種模擬人類腦神經系統的運算流程,有資料輸入端與輸出端,中間則是運算神經元,透過一次次學習,比對輸出資料與正確資料的差異,神經網絡在電腦學習的最初財神娛樂城運用是手寫文字辨識,反饋調整神經元的運算參數,便能學會某種運算技能。
將字體寫在10X10方格上,每一小格當成輸入資料,有墨跡是1,沒墨跡是0,然後送往神經元進行運算,最後判斷這是什麼字,再公布答案看差多少,然後據以修正運算參數,另外一種是無監督學習,以提升正確率。這就是所謂的監督式學習。也就是沒有老師只靠自學,也沒有標準答案,而學習目標通常只是把輸入資料做一個分類,沒有對錯問題。