...是目前最快的CNN架构，它最早由UC伯克利实验室完成单机单卡的开发，针对深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Networks，CNN）训练所设计，传统CNN方法的耗时问题大大改善。

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新算法利用大型的图片数据库，训练深度卷积神经网络（deep convolutional neural networks）来识别物体和面孔，其精确性如今已能与人类媲美。因此，可以预想，同样的算法用在围棋棋局自动评估上，也能发挥巨大的作用。

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