这是阿尔（ěr）法狗表情包（bāo）大全，阿尔（ěr）法狗表情包是一款由谷歌研发的（de）著名机（jī）器人AlphaGo而衍生制作的（de）相关表情包，这（zhè）款阿尔法狗（gǒu）表情包并不是（shì）以传统的科技感而制作的（de），整（zhěng）体偏向于（yú）漫画风格，马上（shàng）AlphaGo就又要和柯洁进（jìn）行在一次的围棋较量了，在（zài）观看讨（tǎo）论过程中和朋（péng）友斗一斗相关表情包也（yě）是极其不错（cuò）的（de）选择哦，感兴趣（qù）的用户朋友可（kě）以下载试试这款阿尔法（fǎ）狗表情包（bāo）大全哦。
阿（ā）尔（ěr）法围棋（qí）（AlphaGo）是一款围棋人工智能（néng）程（chéng）序，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司的戴密斯·哈萨比斯、大卫·席尔瓦、黄士杰与他们的团队开发。其主要工作（zuò）原理是“深度学习”。
2016年3月，该程序与围棋世界冠军（jun1）、职业九段（duàn）选手（shǒu）李世（shì）石进行人机（jī）大战，并以（yǐ）4:1的（de）总（zǒng）比（bǐ）分（fèn）获胜；2016年末（mò）2017年初，该程序在中（zhōng）国棋类网站（zhàn）上以“大师”（Master）为注（zhù）册帐号与中日韩数十位围棋高手进（jìn）行快棋对（duì）决（jué），连续60局无（wú）一败绩（jì）。不少职业围棋手认为，阿尔法围棋的棋力已经达到甚（shèn）至超过围棋职业九段水平，在世界职业围（wéi）棋（qí）排名中，其（qí）等级（jí）分曾（céng）经超过排名（míng）人类第一的（de）棋手柯（kē）洁（jié）。
2017年1月，谷（gǔ）歌Deep Mind公司CEO哈萨比斯在德国慕（mù）尼黑DLD（数字、生（shēng）活、设（shè）计（jì））创新大会（huì）上宣（xuān）布推出真正2.0版本的阿尔法围棋（qí）（AlphaGo）。其（qí）特（tè）点是摈弃了人（rén）类（lèi）棋谱，只靠（kào）深度学习的方式成长起来挑战围棋的极限。
深度学习
阿尔法围棋（AlphaGo）是一（yī）款围棋人（rén）工智（zhì）能程序。其主要工作原理是“深度学习（xí）”。“深度（dù）学习”是指多层的人（rén）工神经网络（luò）和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输（shū）入，通过非线性激活（huó）方法取权重，再产（chǎn）生另一个（gè）数据集合作为输出。这就（jiù）像（xiàng）生物（wù）神经大脑的工作机（jī）理一样，通（tōng）过合适的矩阵数量，多层（céng）组织（zhī）链接一起（qǐ），形成神（shén）经网络（luò）“大（dà）脑”进行精准复杂的处理，就像人们识别物体（tǐ）标注图片一样。
阿尔（ěr）法围棋用到了很多新技术，如神经网络、深（shēn）度学（xué）习、蒙特卡洛树（shù）搜索法等，使其实力有了实质性飞跃（yuè）。美国脸书公司“黑暗（àn）森林（lín）”围棋（qí）软件的开发者田渊栋在网上发表分析文章说：“‘阿尔法围棋’这个系统主要由几个部（bù）分组成：一、走（zǒu）棋网（wǎng）络（Policy Network），给定当前局面，预测/采样下（xià）一步（bù）的走棋；二、快（kuài）速（sù）走子（zǐ）（Fast rollout），目标和（hé）走（zǒu）棋网络（luò）一样，但在适当牺牲走棋质量的条件下，速（sù）度要（yào）比走棋网络快1000倍；三、估（gū）值网（wǎng）络（Value Network），给定当前局面，估计是白胜还是（shì）黑胜；四、蒙特卡（kǎ）洛树搜（sōu）索（Monte Carlo Tree Search），把以上这三个部分（fèn）连起（qǐ）来，形成一个完（wán）整的（de）系（xì）统。”[2] [3]
两个（gè）大脑
阿（ā）尔法围棋（AlphaGo）是通（tōng）过（guò）两个（gè）不（bú）同神经（jīng）网络“大脑”合作来改进下棋。这些大（dà）脑（nǎo）是多层（céng）神经网络跟那些Google图片搜索引擎识别图（tú）片在结（jié）构上是相（xiàng）似的。它们从多层（céng）启发式二维过滤器（qì）开始，去处理围棋棋（qí）盘的（de）定位，就像图片分类器网络处理图片（piàn）一样（yàng）。经过过滤，13 个完全连接的神经网络层产生对它们看（kàn）到（dào）的（de）局（jú）面判（pàn）断。这些层能够做分类和（hé）逻（luó）辑推（tuī）理。
这些网络通过反复（fù）训练来检查结（jié）果，再去校对调（diào）整（zhěng）参数，去让下（xià）次执行（háng）更好。这个处理器有大量的随机性元素，所以人（rén）们是不可能（néng）精确知道（dào）网络是（shì）如何“思考”的，但（dàn）更多的训练后能让（ràng）它进化到更（gèng）好（hǎo）。
第一大（dà）脑：落子选择器 （Move Picker）
阿尔法围棋（AlphaGo）的第一（yī）个神经网络大脑是（shì）“监督学习（xí）的策（cè）略网络（Policy Network）” ，观（guān）察棋盘布局企图找到（dào）最佳的下一步。事实上，它预测每一个合法下一步的最佳概率，那么最前面猜测的就是那个概率最（zuì）高（gāo）的。这（zhè）可以理解（jiě）成（chéng）“落子选择器”。
第（dì）二大脑：棋局评估器（qì） （Position evalsuator）
阿尔法围（wéi）棋（AlphaGo）的第二个大脑相对于落子（zǐ）选择器是回答另一个问题。不是去猜测（cè）具体下（xià）一步，它预测每一个棋手赢（yíng）棋（qí）的可能，再给定棋子位置情况下。这“局面（miàn）评估（gū）器”就是“价值（zhí）网络（luò）（Value Network）”，通（tōng）过整体（tǐ）局面判断来辅助（zhù）落（luò）子（zǐ）选择器（qì）。这（zhè）个判断仅仅是大概的，但对于（yú）阅读速度提高很有帮助。通过分类潜在（zài）的未来局面的“好”与“坏”，AlphaGo能够决（jué）定是否（fǒu）通过特殊变种去深入阅读。如果局面评估器说这（zhè）个特殊变（biàn）种不行（háng），那么AI就跳过阅读（dú）。
