從Google人工智能DeepMind團隊的AlphaGo的論文算法提取的學習方法：大腦邏輯結構圖

貝葉斯定理考慮的是 P(A|B)是在B發生的狀況下A發生的可能性。在現實中，事件A受多個事件的影響，還可能受上一次事件A自己的影響（反饋）。算法 能夠寫成 人工智能通用反饋公式y=f(x,y1)，其中y1=f(x)。它是強化學習和自我學習的基礎。網絡 從AlphaGo的論文算法 提取的人工智能學習方法學習 第一層 價值判斷 人工智能          重要的----鳳毛麟角 ，去掉99%無用的。s

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