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量子物理推動機器學習

發(fā)布時間:2018-05-30 20:42

  本文選題:機器學習 + 人工智能研究。 參考:《物理》2017年03期


【摘要】:正2016年3月,AlphaGo在五番棋中贏了四盤,打敗了世界上最好的棋手之一李世Nm。AlphaGo的成功被認為是人工智能研究的一個里程碑。在圍棋中,通過蠻力搜索所有可能的策略從而找出最好的走法是行不通的;落子位置的組合數(shù)比宇宙中的原子還要多,而AlphaGo所使用的處理器的計算能力與今天的超級計算機相比還算是輕量級的。其成功的秘密在于和一個特殊
[Abstract]:In March 2016, AlphaGo won four sets in five pieces, beating one of the world's best players, Li Shi Nm.AlphaGo, as a milestone in artificial intelligence research. In go, it is not possible to find the best way to walk through brute force search for all possible strategies; there are more combinations of falling positions than there are atoms in the universe. The processor AlphaGo uses is lightweight compared to today's supercomputers. The secret of its success lies in a special
【作者單位】: 清華大學;
【分類號】:O413;TP181

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