¿Cuál es el principal principio de funcionamiento de Alpha Dog?

El principal principio de funcionamiento de AlphaGo es el aprendizaje profundo, que simula el mecanismo de funcionamiento del cerebro humano mediante la construcción de una red neuronal multicapa para realizar un procesamiento preciso y complejo. Específicamente, AlphaGo utilizará una gran cantidad de números de matriz, vectores o datos de flujo como entrada, obtendrá pesos mediante métodos de activación no lineal y luego generará otro conjunto de datos como salida. Este proceso se repite y optimiza continuamente, lo que permite a AlphaGo dominarlo gradualmente. y lidiar con diversas situaciones complejas de Go. Además, AlphaGo combina métodos como Monte Carlo Tree Search (MCTS) y aprendizaje por refuerzo (RL) para mejorar aún más su nivel de Go. MCTS evalúa la tasa de victorias de diferentes situaciones simulando movimientos aleatorios, guiando así a Alpha Dog a tomar mejores decisiones, mientras que RL es un método de aprendizaje que optimiza el desempeño de Alpha Dog mediante prueba y error continuo y ajuste de estrategias. Estos métodos juntos constituyen la poderosa inteligencia Go de AlphaGo.