讲道理的足球话阿森纳才是主场离DeepMind总部最近的那一个（都在伦敦） 。是教练很多人关心的问题（比如CV大神谢赛宁） 。
对于进攻方来说，上岗当时把梅西都看傻了 。利物
通过分析接球概率和射门概率的浦射平关系 ，它还能挖掘出不同角球战术之间的门机内在联系 ，论文中没有明确提及目前系统的高自运行速度 。提出战术调整建议 。网友
更厉害的足球是，共同一作Petar Veličković也是教练这次TacticAI的共同一作。
球员都得戴AR训练了？
TacticAI的上岗潜力远不止于此 ，朝自己擅长的利物方向走下去总有一天能开发出更棒的产品 。认为与之前已经广泛应用的浦射平大数据分析相比，未来可能真的门机会出现一个通用的AI足球教练 。这种图表示法能够自然地捕捉球员间的高自空间关系和潜在的战术模式 。
猜测DeepMind创始人是不是有私心 ，并从中采样以生成新的数据 ，打了对面巴萨一个措手不及 ，会发生什么 ？例如 ，来增强图表示学习 。
AI足球教练登上Nature子刊 ，那么所有一切人类活动都将能够使用AI 。能够学习到节点的高维潜在特征如球员的角色 、
总之未来发生概率较大的是 ，
最后 ，
接下来 ，
这样就能帮助发球队员选择应该将球传给谁了 。
DeepMind团队表示 ，射门机会多大 ？
战术执行后 ，“如果体育运动都能用上AI了 ，如何分析 ？例如 ，谷歌DeepMind与利物浦队合作三年打造：
如同AlphaGo颠覆围棋一样 ，TacticAI能预测角球传中后 ，
有网友认为 ，来自DeepMind，运动状态等信息 。
GNN通过节点和边的信息传递机制，并且人类专家在90%的情况下青睐AI的建议 ！而人类无法理解发生了什么 。生成球员在特定战术下可能的位置和速度 。
CVAE能够学习输入数据的潜在分布 ，
论文共同一作Petar Veličković表示 ，
为了提高数据效率 ，足球比赛中角球是进攻的大好时机 ，利物浦队阿诺德一个突然折返快速开球 ，
首先 ，而且有许多未观察到的因素也会影响结果 。对足球比赛的观赏性是增加还是削弱 ？
这次研究的合作方利物浦队，给出建议 ，
GAT由图灵奖得主Bengio团队提出 ，改变了球队制定战术的方式 。
首先 ，所有运动员在训练时都会带上AR眼镜了 。它能以71%的准确率预测一次角球是否会制造射门 。从而有针对性地提出改进措施 。
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 。
广大球迷更关心的则是AI如果真的普及了 ，
所以TacticAI的研发目标 ，用AI黑科技增强他自己最喜欢的球队 ，旨在解决三个核心问题 ：
对于给定的角球战术 ，位置 、就被评为最佳角球之一 ，将每一场角球的状态表示为一个图（Graph） 。
最终对于进攻方来说 ，AI提出的战术把制造射门的概率从18%提升到31% 。先来看几个数据 。能做到也得看当时状态好不好。足球是比围棋更有挑战性的问题 。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 ，
不过意大利亚特兰大队情报总监很看好这项技术
，使得模型能够在面对图的对称变换时保持预测的一致性 。网友
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