AI足球教练上岗利物浦，射门机会提高13%，来自DeepMind，网友：这不公平

三个核心技术：图神经网络+几何深度学习+条件变分自编码器
。足球甚至有其它球队粉丝气不过 
。教练

CVAE能够学习输入数据的上岗潜在分布 ，论文中没有明确提及目前系统的利物运行速度 。而且有许多未观察到的浦射平因素也会影响结果 。足球是门机比围棋更有挑战性的问题 。

就问哪个队的高自教练能不动心？

图神经网络+几何深度学习

那么DeepMind是如何开发出这个大杀器的呢
？

数据 ，认为与之前已经广泛应用的网友大数据分析相比，它能以71%的足球准确率预测一次角球是否会制造射门
。而人类无法理解发生了什么。教练足球比赛中角球是上岗进攻的大好时机，

并举例2019年欧冠半决赛
，利物

不过意大利亚特兰大队情报总监很看好这项技术 ，浦射平TacticAI把这点也考虑到了。门机给出建议，高自

GNN通过节点和边的信息传递机制，网友：这不公平" width="441" height="444" />

像是进攻方把球传给谁更容易创造射门机会，

DeepMind团队表示
，

球员都得戴AR训练了
？

TacticAI的潜力远不止于此 ，射门机会提高13%，