关于AlphaGo的架构，以下说法错误的是（ ）
A: 整个架构分成两部分，一个通过于人类下棋得到，一个通过自学生成。
B: 据说现在的AlphaGo已经完全抛弃了基于人类专家下棋经验的走棋网络只剩下了AlphaGo左右互博的强化学习部分。
C: 首先构造一个深度的卷积神经网络（称为走棋网络），输入的是棋盘状态所构成的一张二维图片；输出的则是AlphaGo下一步的走法。
D: 设计价值网的价值函数的方法不是让机器自己把这个函数学到。
A: 整个架构分成两部分，一个通过于人类下棋得到，一个通过自学生成。
B: 据说现在的AlphaGo已经完全抛弃了基于人类专家下棋经验的走棋网络只剩下了AlphaGo左右互博的强化学习部分。
C: 首先构造一个深度的卷积神经网络（称为走棋网络），输入的是棋盘状态所构成的一张二维图片；输出的则是AlphaGo下一步的走法。
D: 设计价值网的价值函数的方法不是让机器自己把这个函数学到。
举一反三
- 关于AlphaGo的架构，以下说法错误的是（ ） A: 整个架构分成两部分，一个通过于人类下棋得到，一个通过自学生成。 B: 据说现在的AlphaGo已经完全抛弃了基于人类专家下棋经验的走棋网络只剩下了AlphaGo左右互博的强化学习部分。 C: 首先构造一个深度的卷积神经网络（称为走棋网络），输入的是棋盘状态所构成的一张二维图片；输出的则是AlphaGo下一步的走法。 D: 设计价值网的价值函数的方法不是让机器自己把这个函数学到。
- 关于AlphaGo的架构，以下说法错误的是（ ） A: 整个架构分成两部分，一个通过于人类下棋得到，一个通过自学生成。 B: 据说现在的AlphaGo已经完全抛弃了基于人类专家下棋经验的走棋网络只剩下了AlphaGo左右互博的强化学习部分。 C: 首先构造一个深度的卷积神经网络（称为走棋网络），输入的是棋盘状态所构成的一张二维图片；输出的则是AlphaGo下一步的走法。 D: 设计价值网的价值函数的方法不是让机器自己把这个函数学到。
- 关于AlphaGo的架构，以下说法错误的是（ ） A: 整个架构分成两部分，一个通过于人类下棋得到，一个通过自学生成。 B: 据说现在的AlphaGo已经完全抛弃了基于人类专家下棋经验的走棋网络只剩下了AlphaGo左右互博的强化学习部分。 C: 首先构造一个深度的卷积神经网络（称为走棋网络），输入的是棋盘状态所构成的一张二维图片；输出的则是AlphaGo下一步的走法。 D: 设计价值网的价值函数的方法不是让机器自己把这个函数学到。
- 关于AlphaGo的架构，以下说法错误的是（ ） A: 整个架构分成两部分，一个通过于人类下棋得到，一个通过自学生成。 B: 据说现在的AlphaGo已经完全抛弃了基于人类专家下棋经验的走棋网络只剩下了AlphaGo左右互博的强化学习部分。 C: 首先构造一个深度的卷积神经网络（称为走棋网络），输入的是棋盘状态所构成的一张二维图片；输出的则是AlphaGo下一步的走法。 D: 设计价值网的价值函数的方法不是让机器自己把这个函数学到。
- 关于AlphaGo的架构，以下说法错误的是（ ） A: 整个架构分成两部分，一个通过于人类下棋得到，一个通过自学生成。 B: 据说现在的AlphaGo已经完全抛弃了基于人类专家下棋经验的走棋网络只剩下了AlphaGo左右互博的强化学习部分。 C: 首先构造一个深度的卷积神经网络（称为走棋网络），输入的是棋盘状态所构成的一张二维图片；输出的则是AlphaGo下一步的走法。 D: 设计价值网的价值函数的方法不是让机器自己把这个函数学到。