简介：本文的首席执行官注释将介绍有关如何与人工智能一起使用的相关内容。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
登录后，单击主界面左下方的“杰作的重复”按钮以输入该功能。
当然，快速单击“确定”。然后，您会发现您的当前点是5分，并且您需要10分来兑换一次。
然后快速提出点。在目前，应用程序中总共提供了4种方法来交换点：
该应用程序可以找到“升级级别”以找到某人升级1分，但是对于渴望体验“重新居住”功能的Xuan粉丝来说，这太慢了，并且暂时不考虑它。
以流行的术语“支持玩家”，它将转到应用程序的实时广播。（方法，撤退到应用程序的主要界面，“观看”下面有几个列表，您可以选择4个国际象棋一次游戏，每盘1,000点）。支持玩家旁边的按钮“成为可以接收的状态，单击4次，4分
共享应用程序这也是一个好方法。单击其旁边的按钮，然后找到一个朋友共享链接。例如，名为“文件传输助手”的朋友5+4+1，10分，急于申请独特的艺术重新测试
这种成为邀请者的方法适合那些有很多去做但不使用腾讯的朋友，邀请他们注册，并邀请朋友成功注册以赚取2分。注意，被邀请的朋友也需要填写您在“艺术教育的悔改”界面上为您提供了邀请，如下：
获得点足够后，单击“杰作保留”接口的交换按钮，以兑现重新准备的机会开始准备审查。
GO，一个战略性的两人国际象棋游戏，中国的中国，“ Yi”，西部名称“ Go”。它在东亚国家（中国，日本，韩国和朝鲜）很受欢迎。中国，由Yao皇帝通过。它是在春季和秋季和交战状态时期记录的。中国文化和文明的体现。
GO使用方形方格板和黑白两种颜色的棋子件进行游戏。板上有19条直线，将棋盘分为361个横点。有很多人获胜。因为黑人首先占领了便宜的廉价，所以男人的黑人局必须在末端将其张贴到白色的一面。中国人，黑白派对被放置在对面恒星的对角线位置（转弯之星布局），这是一个子系统。从日本开发的现代go，取消了座位的规则，而黑色的第一和怀特（White），使GO的变化更加复杂和变化。Go也被认为是世界上最复杂的棋盘游戏。
国际象棋棋子：国际象棋碎片分为黑色和白色。其中大多数是平坦的圆圈（也有Ying shi的刹车）。象棋的数量应为180个黑色和白色（请参阅《中国人的规则》（2002年））。棋子是圆形的。中国通常使用一个扁平的象棋棋子，日本经常使用两个侧面的象棋棋子。云南在中国生产的“ Yunzi”受到了Ever的青睐，并且有超过500年的历史。较宝贵的国际象棋棋子包括玛瑙和贝壳。
棋盘：十九个距离的平行线和板表面的垂直交叉构成一个19×19 = 361横点（以下称为“点”）。表面上有9个小点，称为星形位置，并且中心的中心也称为“ tianyuan”。让孩子国际象棋应放在星星上。棋盘可以分为“喇叭”，“边缘”和“中腹”。在启蒙学习中，有13×13、9×9棋盘。此外，在现代发现的文化文物中，有一些罕见的15×15和17×17棋子。
对于游戏的两边，他们都会拥有一个彩色棋子，首先是黑色，每次都只能是下一个孩子。
在棋盘上的横点。
国际象棋碎片下降后，它们一定不能移至其他位置。
依次依次是双方的右侧，但任何一方都可以放弃下属。
Qi Qizi的气：棋盘上的典当。靠近它的空点是该国际象棋的“气”。在国际象棋碎片彼此接近的点，如果有相同的颜色国际象棋棋子，它们也被连接到不可分割的整体中。在直线的点上合计。棋盘上不可能存在呼吸，即Ti Zi。
Tonzi：称呼从磁盘出来的人称为“ Temu”。有两种类型的Tonzi：1。下属下属后，对手的典当很生气，应立即提取。2。下属之后，双方的典当处于无气状态，应立即提取对手的儿子。撤下对手的国际象棋棋子后，禁止（也称为禁令）。棋盘，例如侧面的下部，立即不活动，但与此同时，他无法提取对手的国际象棋棋子。这一点称为“禁止点”，禁止被宣布。
3和3/4儿子的规则：第一步是举起死去的孩子。第二步，仅计数和记录一方（通常是全部基于整个十点钟）。第三步是要计算黑色，然后减去3和3/4，如果数字是白色的，加3/3/4。第四步被与180和1/2（董事会的361分的一半）进行比较。BlackVision超过184.25个儿子，拜只需要超过176.75个儿子才能赢得胜利。受欢迎的说，赢得了177个儿子，而布莱克184.5个儿子赢得了胜利。
让我们先和Zongzi：让第一个不贴贴，让孩子成为孩子的一半（当处方提前是单身官员时）。
希望我能帮助您解决怀疑。
简化的开源字母在这里，您也可以随处吧
程序原理
Alphago是一个GO人工智能程序。该程序使用“价值网络”来计算情况并使用“策略网络”选择下儿子。
深度学习
Alphago的主要工作原理是“深度学习”。“深度学习”是指多层次人工神经网络和训练IT的方法。神经网络的层将使用大量矩阵编号作为输入，重量非线性激活方法，然后生成另一个数据集作为输出。这就像生物神经脑的工作机理一样。通过适当数量的矩阵，多层组织链接在一起形成神经网络“大脑”，以进行准确而复杂的处理，就像人们识别物体标记图片一样。
两个大脑
Alphago通过两个不同的神经网络“大脑”合作改善了国际象棋。这些大脑是多层神经网络与那些Google图片搜索引擎识别图片相似的。它们从多层次的Inspiration开始两个维过滤器，以处理GO板的位置，就像图片分类器网络处理图片一样。过滤后，13个完全连接的神经网络层产生了他们看到的情况判断。这些层可以分类且合理地合理。
这些网络通过重复培训来检查结果，然后上学调整参数以使下一个执行更好。此处理器有很多随机元素，因此人们不可能知道如何准确地“思考”，但是在培训更多培训后，更多的培训可以发展为更好。
第一个大脑：移动采摘器
Alphago的第一个神经网络大脑是监督和学习中的“政策网络”。观察棋盘布局试图找到最好的下一步。实际上，它预测了每个法律下一步的最佳概率，因此第一个猜测是最高的概率。这可以理解为“不良选择”。
第二大脑：国际象棋游戏评估设备（位置评估器）
Alpha Gago的第二个大脑相对于下落的选择器来回答另一个问题。这不是猜测特定的下一步。它预测了每个国际象棋球员赢得国际象棋的可能性，并且在给定的国际象棋棋盘的情况下。此“情况评估设备”是“价值网络”，它可以通过整体情况判断来帮助Drop -Off Selection Selection设备。这种判断仅是关于的，但对阅读的改进非常有帮助。通过潜在的未来情况的“好”和“坏”，Alphago可以决定是否通过特殊变体进行深入阅读。如果情况评估设备说，这种特殊变体不好，然后AI会跳过这一行上的任何滴滴 - [2-6]
主要成就
研究人员制作了“ Alpha Go”和其他GO人工智能机器人。他们在总共495局中只输了一场比赛，获胜率为99.8％。甚至试图让4个高级人工智能机器人：77％，86％和99％的三个高级人工智能机器人：77％：77％在四个儿子中，有86％和99％。
根据《自然》顶级杂志的封面文章，由Google研究人员开发的名为“ Alpha Go”的人工智能机器人没有任何特许权，击败了欧洲Go Champion和职业5：0：0：0：0：0：0第二名球员在Go人工智能领域，已经实现了前所未有的突破。computer程序可以在完整的GO游戏中击败专业玩家而不会让孩子。这是第一次。
Alpha GO计划的下一个挑战是世界冠军Li Shishi。人工智能与人类之间的游戏于2016年3月9日在首尔举行。奖金是Google提供的100万美元。
Alphago集团在10月底至去年年底进行了算法突破。
在此之前，GO的规则很容易获得。剩下的就是如何发挥出色的一步，甚至是一场出色的国际象棋比赛。
在早期，它进行了计算。每当我采取数万步骤时，工程师都会优化该算法。
但是Alphago集团在某种意义上取得了突破，从而缓存了这一即时操作。
具体来说，在Alphago游戏之前，每天都有数百万个磁盘（与您自己在一起）来积累国际象棋记录。
在比赛中，每个人都觉得Alphago国际象棋很奇怪，但他们可以赢！
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从这个意义上讲，两个人工智能战斗取决于其计算资源。
单个计算机上的运行无法在云上运行。
如果计算资源是无限的，并且两种商品不相互干预，那么获胜的失败可能是概率五到五分。
您好，人工智能GO的发展是如此之快，因为计算方法已经改变。早期人工智能在分析选择点时使用对手的完整分析方法。人工智能的发展；新一代人工智能引用了大数据的技术，并在人工智能中输入了大量的人类GO配对。之后，SMART GO使用概率选择点进行分析。点和计算百分比可以迅速计算，不仅计算速度块，而且还经常精确且计算的数量。
希望收养，谢谢。
结论：以上是如何引入主要CTO注释的全部内容。我希望这对每个人都会有所帮助。如果您想了解有关此信息的更多信息，请记住要收集对该网站的关注。