ALPHAGO 日本語 意味 - 日本語訳 - 中国語の例文

• alphago
• アルファ碁

中国語 での Alphago の使用例とその 日本語 への翻訳

AlphaGo怎么运行的？?
AlphaGoがどう動くか?

人类第一次赢得AlphaGo。
初戦はAlphaGoの勝利．。

唯一赢过AlphaGo的棋手….
AlphaGoに勝った人類唯一の棋士。

人类可以战胜AlphaGo吗？?
AlphaGoに人類は勝てるのか?

AlphaGo战胜的著名人类棋手.
AlphaGoに勝った人類唯一の棋士。

从某种意义上来说,alphago开始自主思考。
ある意味では、AlphaGoは自分で考え始めていた。

对AlphaGo来讲，重要的并不是大获全胜。
アルファ碁にとって大切なのは大きく勝つことではない。

赛后韩国棋院授予AlphaGo为荣誉九段。
試合後、韓国棋院はAlphaGoに名誉九段の免状を授与した。

那么AlphaGo是如何学会下出这一步的呢？
では、AlphaGoはどうやってあの1手を学んだのだろう？

赛后，韩国棋院还给AlphaGo颁发了名誉九段证书。
試合後、韓国棋院はAlphaGoに名誉九段の免状を授与した。

AlphaGo赢得了第3场比赛和比赛！历史性时刻.
AlphaGoが第3戦に勝ち、この対戦に勝利！歴史的瞬間。

韩国棋院则在比赛结束后，授予AlphaGo名誉九段。
試合後、韓国棋院はAlphaGoに名誉九段の免状を授与した。

当代棋手深受AlphaGo影响，黑棋第7手便直接点入了三三。
今の棋士はアルファ碁に深く影響され、黒の7手目で直接三々に入った。

采用中国规则的原因，是因为AlphaGo以中国规则为基础开发。
中国ルールが採用された理由は、AlphaGoが中国ルールに基づいて開発されたため。

前三天，AlphaGoZero连续自我对弈490万局。
最初の3日で、AlphaGoZeroは自分自身と間断なく490万回対局した。

我们现在错过了辩论AlphaGo与人类之间的能力差距的点。
私達は現在AlphaGoと人間の能力間の実力差について討論するところは過ぎてしまっています。

在李世石下出那绝妙的第78手前，AlphaGo计算自己的胜算为70%。
白78手の前は、AlphaGoは自らの勝利の確率を70パーセントと計算していた。

这篇文章介绍了AlphaGoZero，AlphaGo的最新版本。
この記事では、最新のAlphaGo、AlphaGoZeroの仕組みについて紹介です。

在李世石下出那绝妙的第78手之前，AlphaGo计算自己的胜算为70%。
白78手の前は、AlphaGoは自らの勝利の確率を70パーセントと計算していた。

年5月27日棋战结果AlphaGo最战争结束也是胜利，并且3连胜[围棋的未来峰会第3]….
年05月27日棋戦結果AlphaGoが最終戦も勝利で3連勝【囲碁の未来サミット第3…。

敲打几下键盘，席尔瓦调出了AlphaGo在对弈期间做出的决策记录。
シルバーはキーボードを数回叩いて、AlphaGoが対局中に下した決断の記録を呼び出した。

年10月23日媒体刊登用NICONICO直播[速报分析]最强的围棋AI、AlphaGo超….
年10月23日メディア掲載ニコニコ生放送で【速報分析】最強囲碁AI・AlphaGoを超…。

在围棋比赛中，AlphaZero击败了AlphaGoZero，赢得了61％的比赛。
Goでは、AlphaZeroがAlphaGoZero（9）を打ち負かし、ゲームの61％を獲得しました。

古力九段和AlphaGoA组成一队，连笑八段和AlphaGoB组成一组展开较量。
古力９段とアルファ碁Ａが１つのチームを、連笑８段とアルファ碁Ｂが１つのチームを組んで実力を競う。

柯洁九段的老师、被称为“中国棋圣”的聂卫平九段表示，“人类可以与AlphaGo对峙的想法是错觉。
柯潔９段の師匠であり「中国の棋聖」と呼ばれる聶衛平衛平９段は、「人間がアルファ碁と対決できると考えたのが錯覚だった。

希维尔表示，这使得AlphaGo能胜过其他围棋软件，包括Crazystone。
シルヴァーによれば、AlphaGoはこのプロセスでCrazystoneを含むほかの囲碁プログラムを倒した。

AlphaGoZero神经網路使用TensorFlow在64个GPU和19个CPU参数服务器训练，推理的TPU只有四个。
AlphaGoZeroのニューラルネットワークは、64個のGPUワーカーと19個のCPUパラメータサーバーを使ったTensorFlowを用いて訓練された。

悉尼大学的马克·佩斯说AlphaGoZero是”巨大的技术进展“，带领我们进入”未至之地“。
シドニー大学のマーク・ペシー（英語版）はAlphaGoZeroについて、我々を「未知の領域」へと連れていく「大きな技術的進歩」と評した[14]。

AlphaGoZero神经网络使用TensorFlow在64个GPU和19个CPU参数服务器训练，推理的TPU只有四个。
AlphaGoZeroのニューラルネットワークは、64個のGPUワーカーと19個のCPUパラメータサーバーを使ったTensorFlowを用いて訓練された。

悉尼大学的马克·佩斯（英语：MarkPesce）说AlphaGoZero是“巨大的技术进展”，带领我们进入“未至之地”。
シドニー大学のマーク・ペシー（英語版）はAlphaGoZeroについて、我々を「未知の領域」へと連れていく「大きな技術的進歩」と評した。