Value Network是AlphaGo第一次提出来的，它的作用是为给定的局面打分，类似于之前MinMax算法中的估值函数(这也是我们提到的围棋AI中的一个难点，之前的研究都回避的这方面的工作)。Value Network可以给某个特定的局面打分，这样，在MCTS做Selection的时候，可以更准确的评估一个子节点的优劣，避免不必要的Expansion和Rollout Simulation。伦敦北部传爆炸声
中国手机厂家的售后服务，刀客不说，其实经过的人心理都明白，无论到那家的售后，基本上没有几个是笑着离开的。妻子的浪漫旅行
第二，谷歌AlphaGo算法包括两部分，一部分是谷歌将历史上所有的棋局数据都会拿来给机器做训练，这是一个基于深度神经网络的增强学习的算法。另一部分是利用蒙特卡洛随机算法，让计算机之间对战，可以无限制的提升计算机的棋艺。只要时间足够长，计算机可以无限提升自己的实力。这次谷歌提供这么强大的资源，两个月的时间用两千台机器，相当于两千个月的提升。普京专机盲降
