目前深度学习的模型有哪几种，适用于哪些问题

~ AlphaGo中的专家评估系统（value network）利用了专家的知识与经验，通过智能计算机程序系统处理围棋问题，这种系统在围棋领域表现出色。

基于海量数据的深度神经网络（policy network）通过多层结构减少参数，表示复杂的函数。监督学习中，多层神经网络的优势在于能够通过充分覆盖的训练样本预测新样本。但在某些任务中，标记样本不足，此时简单的线性回归或决策树可能更有效。

非监督学习领域，多层神经网络的构建曾面临挑战，但其顶层能够构建底层特征的高级表示，如从像素点到横线、三角，再到人脸的识别。这表明多层神经网络在图像识别等任务中展现出强大的能力。

蒙特卡洛树搜索作为传统人工智能方法，尤其在组合博弈中表现出色，它结合了随机模拟的灵活性与树搜索的精确性，帮助计算机在复杂环境中做出最优决策。

这些模型在各自领域内展现出独特的优势，根据任务的不同，选择合适的模型至关重要。

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