Al, especialmente AlphaGo, ¿cuál es el último principio? ¿Debería ser conciso e innovador?

El último principio de AlphaGo se basa en un algoritmo de aprendizaje por refuerzo profundo. Combina redes neuronales profundas y tecnologías de aprendizaje por refuerzo para permitir que los programas informáticos mejoren las habilidades de ajedrez y los niveles estratégicos a través del autoaprendizaje y la experiencia de combate real continua. Específicamente, AlphaGo utiliza un algoritmo llamado "aprendizaje por refuerzo profundo", que utiliza la capacidad de las redes neuronales para aprender y evaluar la situación de Go y, al mismo tiempo, optimiza continuamente su propia estrategia y fuerza en el ajedrez a través de tecnología de aprendizaje por refuerzo. En cada iteración, AlphaGo actualizará los parámetros y estrategias de su red neuronal en función de los resultados del juego real para mejorar continuamente su habilidad y nivel de ajedrez. En general, el algoritmo de AlphaGo es un algoritmo de búsqueda de árbol de Monte Carlo basado en el aprendizaje profundo y el aprendizaje por refuerzo. Combina redes neuronales profundas y tecnologías de aprendizaje por refuerzo para permitir que los programas de computadora aprendan a través del autoaprendizaje y la experiencia práctica continua. .