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第四局AlphaGo zero持黑對舊版AlphaGo第161手黑中盤勝

深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。AlphaGozero通過強化學(xué)習(xí)，在沒有人的棋譜經(jīng)驗的情況下，按一種算法自己對局三天時間就戰(zhàn)勝了AlphaGoLi四十天時間就戰(zhàn)勝了AlphaGomaster,這是多么偉大事業(yè)進步。深度學(xué)習(xí)或?qū)⒊蔀樽詣玉{駛領(lǐng)域的黑科技，姑且稱之為“深度智駕”。基于深度學(xué)習(xí)架構(gòu)的人工智能如今已被廣泛應(yīng)用于計算機視覺、自然語言處理、傳感器融合、目標識別、自動駕駛等汽車行業(yè)的各個領(lǐng)域，從自動駕駛初創(chuàng)企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)公司到各大OEM廠商，都正在積極探索通過利用GPU構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)最終的自動駕駛。深度學(xué)習(xí)是目前人工智能領(lǐng)域最流行的技術(shù)。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由一些列簡單可訓(xùn)練的神經(jīng)元組成，這些單元相互協(xié)作可以學(xué)習(xí)完成甚至像駕駛這樣的復(fù)雜任務(wù)。AlphaGozero在特定條件下自行學(xué)習(xí)，自行通過強大的數(shù)據(jù)建立越來越正確的著手，這個AlphaGozero的機器學(xué)習(xí)方式應(yīng)該可以為自動駕駛提供一個比較理想的學(xué)習(xí)方式。設(shè)定個特定的環(huán)境，讓若干自動駕駛汽車從簡單的路況開始到復(fù)雜的路況，最終形一個非常完美的自動駕駛系統(tǒng)。試驗成功后在到實際的交通中去自我成長，這可是人類又邁出的一大步。

AlphaGo一直在刷新我們的認知，加挺華為。

第三圖

第四圖

第五圖

第六圖

第七圖

上一局 下一局

第一局AlphaGo執(zhí)白勝柯潔棋譜

第二局AlphaGo執(zhí)黑勝柯潔棋譜

第三局AlphaGo執(zhí)黑勝柯潔棋譜