阿法狗用的什么算法？
阿尔法围棋（AlphaGo）的主要工作原理是“深度学习”。“深度学习”是指多\x0d\x0a\x0d\x0a层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为输出。这就像生物神经大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理，就像人们识别物体标注图片一样。\x0d\x0a\x0d\x0a主要包括4个部分：\x0d\x0a1.走棋网络（PolicyNetwork），给定当前局面，预测/采样下一步的走棋。\x0d\x0a2.快速走子（Fastrollout），目标和1一样，但在适当牺牲走棋质量的条件下，速度要比1快1000倍。\x0d\x0a3.估值网络（ValueNetwork），给定当前局面，估计是白胜还是黑胜。\x0d\x0a4.蒙特卡罗树搜索（MonteCarloTreeSearch，MCTS)，把以上这三个部分连起来，形成一个完整的系统。\x0d\x0a\x0d\x0a阿尔法围棋（AlphaGo）是通过两个不同神经网络“大脑”合作来改进下棋。这些大脑是多层神经网络跟那些Google图片搜索引擎识别图片在结构上是相似的。它们从多层启发式二维过滤器开始，去处理围棋棋盘的定位，就像图片分类器网络处理图片一样。经过过滤，13个完全连接的神经网络层产生对它们看到的局面判断。这些层能够做分类和逻辑推理。
什么是阿尔法狗？
阿尔法狗是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能机器人。其英文名为AlphaGo，音译中文后戏称为阿尔法狗。阿尔法狗其主要工作原理是“深度学习”。“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为输出。扩展资料：2016年3月，阿尔法围棋与围棋世界冠军、职业九段棋手李世石进行围棋人机大战，以4比1的总比分获胜；2016年末2017年初，该程序在中国棋类网站上以“大师”（Master）为注册帐号与中日韩数十位围棋高手进行快棋对决，连续60局无一败绩；2017年5月，在中国乌镇围棋峰会上，它与排名世界第一的世界围棋冠军柯洁对战，以3比0的总比分获胜。围棋界公认阿尔法围棋的棋力已经超过人类职业围棋顶尖水平，在GoRatings网站公布的世界职业围棋排名中，其等级分曾超过排名人类第一的棋手柯洁。参考资料来源：人民网——“阿尔法狗”为什么厉害
