价值神经网络在计算机围棋的优化研究
本文主要研究ＡｌｐｈａＧｏ的价值神经网络的设计与实现，通过从围棋数据集的制作，到价值神经网络模型的复现，从网络训练过程中的算法优化，到实现一个３６层深度残差价值神经网络，最后进行大规模分布式的神经网络的训练
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