描述AlphaGo零算法中使用的人工神经网络架构.
在AlphaGo零算法中使用的神经网络架构被称为具有残留连接的深度神经网络.它由多个卷积层组成,并进行批量正常化和直线单位 (ReLU) 激活,其后有一个最后层,其后为政策提供线性输出和板位置值提供tanh输出.残留连接允许网络在深层进行训练,并缓解消失梯度的问题.神经网络使用强化学习进行训练,在网络当前版本和之前训练的网络参数更新之间进行自动游戏的结果.AlphaGo算法改进了其前身AlphaGo,通过消除手工设计的功能或游戏知识的需求,仅依赖原始输入和自动游戏位置.AlphaGo算法的设计和设计,包括在游戏中使用的自动游戏和自动游戏的结果,并将其改进为一个高效的网络.AlphaGo算法是基于高效的网络系统,它可以在游戏中使用高效的网络系统,并通过高效的网络系统来实现高效的网络网络.AlphaGo算法是基于高效的网络系统,它可以在游戏中使用高效的网络系统,并通过高效的网络系统来实现高效的网络网络网络.AlphaGo算法是基于高效的网络系统,它可以在游戏中使用高效的网络系统中进行高效的网络学习,并通过高效的网络学习,提高网络的网络的网络的系统,并提高网络的网络的网络的系统.