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作者 Tkuei 在 PTT [ GO ] 看板的留言(推文), 共46則
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3F→: 感嘆而已啊 QQ05/28 09:43
9F→: 很多理論存在很久了啊,只是目前的技術水準能不能做到而已05/28 10:35
16F→: 建立在可以準確估算的前提下,我覺得手拔跟脫先合理啊05/28 11:52
17F→: 人類棋手如果可以做到一樣的估算,那也不會在區域糾纏吧05/28 11:52
37F推: 12年前無法想像deep learning這種東西啊05/29 19:52
5F→: 感嘆而已啊 QQ05/28 09:43
11F→: 很多理論存在很久了啊,只是目前的技術水準能不能做到而已05/28 10:35
18F→: 建立在可以準確估算的前提下,我覺得手拔跟脫先合理啊05/28 11:52
19F→: 人類棋手如果可以做到一樣的估算,那也不會在區域糾纏吧05/28 11:52
137F推: 海峰直播都在聊天,根本沒在講盤啊..........05/23 11:19
157F推: 日文的上面推文有啊,懷念上次的古力講解啊05/23 11:24
1197F推: 什麼爛問題05/23 16:04
153F推: 冷靜冷靜,棒球版還不是有人整天酸鋒哥01/06 16:47
154F→: 大聲的不只不懂圍棋,也不懂AI跟ML01/06 16:47
155F→: 真的懂AI跟ML又懂圍棋的話,心情應該是跟Aja一樣振奮的01/06 16:50
56F推: 感謝大大這五場的解析,很多地方都是看您的分析才體會的03/16 10:06
57F→: 不過那張比較圖太表面啦,如果要算人體內的神經元數量的話03/16 10:07
58F→: 那小李才是大勝呢03/16 10:07
59F→: AlphaGo的優勢在於可以消化極大量的資料,人十輩子都消化了03/16 10:09
60F→: 不了03/16 10:10
5F推: 可是就我所知,deep跟傳統的ML很不一樣03/12 11:46
11F→: ML你不告訴他的他不會知道,但是deep確有可能自己找出來03/12 11:47
14F→: 可是ML還是base on人設計給電腦的rule03/12 11:48
16F→: 但是deep是讓電腦自己把rule找出來03/12 11:49
17F→: 喔,我應該是說傳統的ML跟deep L03/12 11:50
18F→: 至少就我的認知,傳統的ML我們把棋譜那些「劣手」當作劣手03/12 11:51
19F→: 餵給電腦去train的話,那test時的時候就不會把劣手當好手03/12 11:52
20F→: 但是deep我們不會告訴他好壞,所以好壞是電腦子自己找到的03/12 11:53
21F→: 因此原本在棋界公認不好的下法,卻被AlphaGo翻盤03/12 11:54
36F推: 抱歉小弟並非ML專精,只是因為研究需要略懂皮毛,用詞失準03/12 12:24
37F→: 還請多多指正。03/12 12:24
38F→: 雖然說影像動輒5000*3000,棋盤只有19*19,但是拿來相比未03/12 12:24
39F→: 必適合,因為點與點之間關係的複雜性是不能相比的03/12 12:24
3F推: 真的八卦化了....這篇崩潰文吧@@03/11 17:30
98F推: 我覺得李喆算是分析的不錯的了,缺點就是他應該不大懂Deep03/11 15:34
99F→: 覺得理解上有一點不是那麼準確,不過我也只懂皮毛03/11 15:35
100F→: 有待強者解釋XD03/11 15:35
122F推: deep跟傳統learning最大的差別就是那個fuction是自己學的03/11 16:06
123F→: 不是人設計好給電腦學的,我的理解也只到這樣就是了XD03/11 16:07
138F推: 我覺得是不要太套用我們人慣用的邏輯性來解釋他比較對03/11 16:38
139F→: 其實就是電腦版的虛竹+段延慶XDDD (金庸真大師XD)03/11 16:39
23F推: well..其實很多人連AlphaGo的技術精神都不瞭解都講得很開心03/11 10:21
24F→: 期待aja自己在比賽結束後出來寫一篇評析吧03/11 10:21
25F推: 不過在網球版一日球迷也看很多了,不意外,哈哈03/11 10:23
33F推: 看過棋靈王跟懂圍棋是兩回事,身旁就有例子03/11 10:29
34F→: 哪一話出現什麼事件什麼對手背超熟的,棋局完全看不懂03/11 10:29
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