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第四局AlphaGo zero持黑對舊版AlphaGo第161手黑中盤勝

深度學習的概念源于人工神經網絡的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習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，以發現數據的分布式特征表示。AlphaGozero通過強化學習，在沒有人的棋譜經驗的情況下，按一種算法自己對局三天時間就戰勝了AlphaGoLi四十天時間就戰勝了AlphaGomaster,這是多么偉大事業進步。深度學習或將成為自動駕駛領域的黑科技，姑且稱之為“深度智駕”。基于深度學習架構的人工智能如今已被廣泛應用于計算機視覺、自然語言處理、傳感器融合、目標識別、自動駕駛等汽車行業的各個領域，從自動駕駛初創企業、互聯網公司到各大OEM廠商，都正在積極探索通過利用GPU構建神經網絡實現最終的自動駕駛。深度學習是目前人工智能領域最流行的技術。深度神經網絡由一些列簡單可訓練的神經元組成，這些單元相互協作可以學習完成甚至像駕駛這樣的復雜任務。AlphaGozero在特定條件下自行學習，自行通過強大的數據建立越來越正確的著手，這個AlphaGozero的機器學習方式應該可以為自動駕駛提供一個比較理想的學習方式。設定個特定的環境，讓若干自動駕駛汽車從簡單的路況開始到復雜的路況，最終形一個非常完美的自動駕駛系統。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執白勝柯潔棋譜

第二局AlphaGo執黑勝柯潔棋譜

第三局AlphaGo執黑勝柯潔棋譜