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DeepMind alpha code 的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊
國立交通大學 資訊科學與工程研究所 吳毅成所指導 李韡的 適用於AlphaZero類型應用之軟體框架 （2018），提出DeepMind alpha code 關鍵因素是什麼，來自於深度學習、蒙地卡羅樹搜尋、神經網絡。
而第二篇論文國立清華大學 電機工程學系 鐘太郎所指導 林俊廷的 基於深度強化學習方法下，針對接收訊號強度指標進行室內定位 （2018），提出因為有 深度強化學習、機器學習、人工智慧、室內定位、接收訊號強度指標、變分自動編碼器、物聯網的重點而找出了 DeepMind alpha code 的解答。
適用於AlphaZero類型應用之軟體框架
為了解決DeepMind alpha code 的問題，作者李韡 這樣論述：
隨著DeepMind 的圍棋程式AlphaGo Zero在圍棋上取得巨大突破，以及Alpha Zero演算法在雙人完全信息遊戲上的成功，越來越多的研究人員將AlphaGo Zero演算法運用在不同的遊戲上。但這些應用往往被獨立開發，具有特定遊戲的局限性，難以擴展或轉移到其他應用。在本論文中，我們提出了一個適用於AlphaZero類型應用的軟體開發框架。該框架實作了底層的溝通行爲，並開放API供開發人員進行擴展。框架進一步提供了諸如MCTS，DNN等模組，開發人員可以直接使用這些模組，也可以在此基礎上進行二次開發。框架將演算法相關部分與遊戲相關部分完全分離，不同開發者可以獨立實作演算法或遊戲。
這使得開發者只需要進行少量的修改便能輕易開發出新的應用，大大提高應用的開發效率。與此同時，框架的高自由度和擴展性，允許研究人員基於原框架進行修改或加入新演算法，為學術研究提供極大的幫助。
基於深度強化學習方法下，針對接收訊號強度指標進行室內定位
為了解決DeepMind alpha code 的問題，作者林俊廷 這樣論述：
本論文主要利用無線接收訊號強度指標資料做室內定位，接收訊號強度指標常常被使用在藍芽Beacon設備之室內定位方法中，對於配有Beacon設備之移動或固定的物體定位也有許多的應用層面。本論文使用深度強化學習預測物體位於室內所在的位置，並與其他著名的機器學習方法之實驗結果做比較以及討論。本論文首先嘗試了不包含過去經驗下，每次只用單一筆資料測試在不同的環境情況下使用深度強化學習之方法，包含只考慮最簡化環境情況，接著考慮室內人員移動所帶來的雜訊干擾之影響，再考慮室內障礙物所帶來的雜訊干擾之影響，最後再考慮深度強化學習模型組合變分自動編碼器模型之影響，從隨機選取200筆之未標記資料的測試結果發現在最後
一種組合環境假設下得到定位誤差為7.92公尺。另外本論文著重於使用標記資料以及未標記資料，考慮過去經驗訓練深度強化學習模型，並重複10次隨機選取200筆未標記資料測量，預測到的平均距離誤差總平均值僅有5.31公尺，另外也重複10次隨機選取200筆標記資料測量預測平均距離誤差，所得到的總平均值也僅有5.18公尺。除了使用深度強化學習組合變分自動編碼器之方法做定位，本論文並使用其他著名的機器學習方法之實驗結果來做比較，包括非監督式學習中的變分自動編碼器與K-means分群法，以及監督式學習中的卷積神經網路，並使用與深度強化學習組合變分自動編碼器相同的資料，重複10次隨機選取200筆標記資料與未標記
資料來測量，對於未標記資料得到平均距離誤差之總平均值分別為11.61、7.08與6.27公尺；對於標記資料得到平均距離誤差之總平均值分別為12.36、7.2與5.99公尺，得知使用深度強化學習組合變分自動編碼器之方法皆得到比較好的結果。