相变存储器的二维阵列。

来源：IBM研究院

这一点在AlphaGo身上得到了淋漓尽致的展示。这个由伦敦DeepMind团队开发的程序，2016年3月在一场5回合的比赛中击败了围棋世界冠军李世乭，比分为4比1。现在，AlphaGo唯一的对手只剩下自身的改进版。2017年10月，DeepMind团队发布了一款升级版本——AlphaGo Zero——它应用了强化学习，并且只通过自己和自己对弈进行训练。而AlphaGo的能力则建立在对人类专业棋手数百万步走法的非监督式学习。结果，AlphaGo Zero以100回合全胜的战绩战胜了击败过李世乭的AlphaGo。

深度神经网络涉及多层由数字化的‘神经突触’连接的‘神经元’。利用大量数据以及目标任务的正确答案进行训练后，神经元之间连接的强度或者说权重得到不断调整，直到最上层网络给出正确的结果。完成训练的网络配以训练中得到的连接权重再被应用到全新数据中——这一步被称为推断。

深度神经网络近期的成功既得益于算法和网络架构的进步，也得益于获取巨量数据变得日趋容易，以及高性能计算机持续发展。当前，

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