AlphaGo,Alpha Zero,应用了以下哪些技术()A.强化学习B.贝叶斯规划学习C.随机模拟D.深度学习搜索 题目 AlphaGo,Alpha Zero,应用了以下哪些技术() A.强化学习B.贝叶斯规划学习C.随机模拟D.深度学习 答案 ACD 解析 收藏 反馈 分享
2. AlphaGo、AlphaZero围棋程序战胜了人类棋手,其中主要是运用了()技术。A. 多媒体 B.网络 C.物联网 D.人工智能
一、AlphaGo Zero 根据胜率进行优化,只考虑胜、负两种结果;而 AlphaZero 则是根据结果进行优化,考虑到了平局等可能。 二、AlphaGo Zero 会改变棋盘方向进行强化学习,而 AlphaZero 则不会。围棋的棋盘是堆成的,而国际象棋和将棋则不是,因此 AlphaZero 更通用。 三、AlphaGo Zero 会不断选择胜率最好的版本替换,而...
4、数据量和训练时间。AlphaGo的设计目标是成为一款在围棋领域击败顶尖职业人类棋手的程序。AlphaZero的设计目标是开发一种通用的游戏AI。 一、设计目标 AlphaGo:AlphaGo的设计目标是成为一款在围棋领域击败顶尖职业人类棋手的程序。为了实现这个目标,AlphaGo采用了深度神经网络和蒙特卡洛树搜索算法的结合,其中深度神经网络用于...
另一方面，AlphaGo Zero实力的增加还结合了该领域最新技术。 技巧3：残余网络 AlphaGo Zero使用了比AlphaGo更“尖端”的神经网络。具体来说，他们使用残余神经网络，而不是纯粹的卷积网络。2015年末，就在AlphaGo第一个版本完成时，微软研究院率先推出了残余网络，所以，DeepMind并没有在最初的AlphaGo中使用它，这是可以...
强化学习技术的应用并不鲜见，今年 10 月亮相的 AlphaGo Zero 就是这一技术的成果。但是，正如本周发布的这篇论文所说，新版 AlphaZero 是 AlphaGo Zero「更加通用」的版本，这意味着 AlphaZero 能够被应用在更广阔的范围中，且无需事先过多准备。最赞的地方是，在不到 24 小时里，同一个计算机程序就能自学...
【多选题】X-CT常规检查技术包括()。 A. 薄层扫描 B. 平扫 C. 重叠扫描 D. 靶扫描 E. 增强扫描 查看完整题目与答案 【单选题】应用较广泛的深度处理技术不包括___。 A. 活性炭吸附 B. 生物接触氧化 C. 生物活性炭 D. 臭氧氧化 查看完整题目与答案 【多选题】枳实的临床应用()。 A...
一方面，AlphaGo Zero的自主学习带来的技术革新并非适用于所有人工智能领域。围棋是一种对弈游戏，是信息透明，有明确结构，而且可用规则穷举的。对弈之外，AlphaGo Zero的技术可能在其他领域应用，比如新材料开发，新药的化学结构探索等，但这也需要时间验证。而且语音识别、图像识别、自然语音理解、无人驾驶等领域，数据是...