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典型的深度学模型往往需要架设出层次很深的神经网络，通过强化模型的复杂度来提升机器的学能力，而模型复杂度又需要模型宽度（即隐性神经元数目）与模型深度（即隐层数目）。其次，研究者还必须不断提高数据规模与，来增强机器的学效果。以过去几个月来名声大噪的AlphaGo为例，这个围棋程序借助对人类六至九段棋手的16000次对局分析获得了3000万个布点数据，并将这些数据用来训练其策略网络。其三，高性能计算资源亦不可或缺。