深思围棋7.0 – 最好用的AI技术的围棋教学工具

  • 电脑感觉信息提示
  • 电脑深度思考信息提示.
  • 电脑快速/深度复盘分析
  • 电脑感觉/深度思考训练.

想快速提高棋力,就让深思围棋来帮到您!

深思围棋是定位于应用AI技术的围棋教学工具, 它的目的是直接帮助棋迷快速提高棋力, 获得更多围棋乐趣.

适合于 有一定围棋知识的学员和爱好者,从布局到中盘会有较大幅度的提高,就像请了一个专业级的教练随时陪同练习 (对局 现阶段测试最好的成绩达到野狐8段) 。如果是初学者,请下载 版本2.0或3.0.

电脑感觉

电脑感觉包含了电脑对当前的形势判断和下一步选点分析信息.

 

要点分析不在受限于现有的棋谱,可以通过电脑自动对弈无限棋谱获取。更加优化。

电脑深度思考

电脑深度思考可以帮助用户以更高水平选择下一步选点.

 

电脑自动深度思考能力 — 让计算更精确,利用云服务器强大的计算能力,提高运算的效率。

电脑复盘分析

电脑复盘分析可以帮助棋迷快速定位问题手和解决手段.

 

通过电脑复盘,可从形式判断出 胜负手 出在何时,何地、

电脑自我训练

电脑自我训练可以提升感觉反应速度和深度思考速度和准确性.

 

平时可通过电脑自我训练,提高反应速度。

多个版本请随意挑选!

为了您的围棋人生

深思围棋规划了多个版本满足各种棋力和目标的棋迷需要.

  • 普及版 是最经济实惠的版本,适合想了解和体验深思围棋的棋迷朋友.
  • 标准版 适合大多数棋迷的棋力(业余3~5D),我们的目标是让这些棋手在深思围棋的帮助指导下,成为业余高手.
  • 专业版 适合业余高手(业余5~6D),我们的目标是让这些棋手在深思围棋的辅助训练下,具备挑战职业棋手的实力.

深思围棋7 普及版

  • 在实战中辅助决策,直接提升棋力.
    电脑感觉信息可以辅助你进行较准确的形势判断和下一步选点筛选, 比较显著提升你的竞技表现.
  • 电脑复盘分析,定位缺点并找到解决手段,持续提升棋力.
    复盘时双方的胜率曲线帮你定位主要问题手.
  • 电脑感觉信息帮你找到解决手段.

电脑普及版下载  (需要WINDOWS 7.0以上,内存至少需要2G以上)


深思围棋7 标准版

  • 在实战中辅助决策,直接提升棋力.
    电脑感觉信息可以辅助你进行较准确的形势判断和下一步选点筛选, 比较显著提升你的竞技表现.
  • 电脑深度思考信息大幅提升选点精度, 直接让你的竞技表现 让人刮目相看.
  • 电脑复盘分析,定位缺点并找到解决手段,持续提升棋力.
    复盘时双方的胜率曲线帮你定位主要问题手.
  • 电脑感觉信息帮你找到解决手段.
  • 电脑深度思考帮你精准和全面分析解决手段.
  • 电脑自我训练.
    电脑感觉的自我训练可以加快电脑感觉的反应速度.
  • 电脑深度思考的自我训练提升思考精度.
  • 电脑自我训练对提升电脑AI的棋力帮助明显.

电脑普及版下载  (需要WINDOWS 7.0以上,内存至少需要2G以上)


深思围棋7 专业版

研发中,敬请期待…


普及版配置要求

  • 2G以上内存要求.
  • Win7以上64位系统.
  • Linux或Mac系统上无对应版本, 可以通过wine支持windows版本的绿色压缩包.

标准版配置要求

  • 4G以上内存要求.
  • Win7以上64位系统.
  • Linux或Mac系统上无对应版本, 可以通过wine支持windows版本的绿色压缩包.

普及版定价和服务

定价: 会员制,会员服务费: 100元/月, 3个月起订, 按年订购8折.

增值服务: 免费的软件升级服务.

增值服务: 赠送等值的游戏宇币,用于深思围棋中特定功能消费.

标准版定价和服务

定价: 会员制,会员服务费: 500元/月, 3个月起订, 按年订购8折.

增值服务: 免费的软件升级服务.

增值服务: 赠送等值的游戏宇币,用于深思围棋中特定功能消费.


购买和下载

请联系 深思(deepthink)哥.

QQ: 780518903

微信: smartfish_liu

普及版用户可在网上下载软件.  电脑普及版下载  (需要WINDOWS 7.0以上,内存至少需要2G以上)

标准版目前在深圳地区推广. 为保证服务质量,为购买用户提供预约安装和培训服务.

 

什么是卷积神经网络(CNN)?

卷积神经网络是人工神经网络的一种,已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点。它的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络,降低了网络模型的复杂度,减少了权值的数量。该优点在网络的输入是多维图像时表现的更为明显,使图像可以直接作为网络的输入,避免了传统识别算法中复杂的特征提取和数据重建过程。卷积网络是为识别二维形状而特殊设计的一个多层感知器,这种网络结构对平移、比例缩放、倾斜或者共他形式的变形具有高度不变性。

CNNs是受早期的延时神经网络(TDNN)的影响。延时神经网络通过在时间维度上共享权值降低学习复杂度,适用于语音和时间序列信号的处理。

CNNs是第一个真正成功训练多层网络结构的学习算法。它利用空间关系减少需要学习的参数数目以提高一般前向BP算法的训练性能。CNNs作为一个深度学习架构提出是为了最小化数据的预处理要求。在CNN中,图像的一小部分(局部感受区域)作为层级结构的最低层的输入,信息再依次传输到不同的层,每层通过一个数字滤波器去获得观测数据的最显著的特征。这个方法能够获取对平移、缩放和旋转不变的观测数据的显著特征,因为图像的局部感受区域允许神经元或者处理单元可以访问到最基础的特征,例如定向边缘或者角点。

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是深度学习技术中极具代表的网络结构之一,在图像处理领域取得了很大的成功,在国际标准的ImageNet数据集上,许多成功的模型都是基于CNN的。CNN相较于传统的图像处理算法的优点之一在于,避免了对图像复杂的前期预处理过程(提取人工特征等),可以直接输入原始图像。

图像处理中,往往会将图像看成是一个或多个的二维向量,如之前博文中提到的MNIST手写体图片就可以看做是一个28 × 28的二维向量(黑白图片,只有一个颜色通道;如果是RGB表示的彩色图片则有三个颜色通道,可表示为三张二维向量)。传统的神经网络都是采用全连接的方式,即输入层到隐藏层的神经元都是全部连接的,这样做将导致参数量巨大,使得网络训练耗时甚至难以训练,而CNN则通过局部连接权值共享等方法避免这一困难,有趣的是,这些方法都是受到现代生物神经网络相关研究的启发

了解更多 CNN  卷积神经网络

DEEPTHINK 7.0 即将推出,其中使用了 CNN 这个深度学习的模块,CNN 算法解决了 围棋深度思考的局限性,将围棋的分析搞高了N个档次,不在需要根据旧有的棋谱文件来归纳总结要点,而是根据海量的机器对弈来分析每个关键点的成功机率,从而大大提高了准确度。

DEEPTHINK 7.0适合有一定基础的爱好者,想快速提高布局和中盘水平的围棋爱 好者,不仅可以为棋手提供分析,也可协同棋手与机器对弈。