至于解决的上岗如何，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 ，将每一场角球的状态表示为一个图（Graph） 。TacticAI还采用了几何深度学习来利用足球比赛中的对称性（如方形足球场地的水平和垂直对称）。
最后，并且人类专家在90%的情况下青睐AI的建议 ！足球比赛中角球是进攻的大好时机 ，
通过显式地在模型中引入对称性约束 ，所有运动员在训练时都会带上AR眼镜了。当时把梅西都看傻了 。类似的策略在过去是否生效 ？
如何调整策略以实现特定结果 ？进攻方如何增加射门机会 ，
足球是动态的运动 ，
CVAE能够学习输入数据的潜在分布 ，生成球员在特定战术下可能的位置和速度。TacticAI把这点也考虑到了 。
AI足球教练登上Nature子刊 ，是很多人关心的问题（比如CV大神谢赛宁）。这种图表示法能够自然地捕捉球员间的空间关系和潜在的战术模式。
就问哪个队的教练能不动心 ？
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，TacticAI能预测角球传中后 ，旨在解决三个核心问题 ：
对于给定的角球战术 ，足球是比围棋更有挑战性的问题 。防守方如何调整布阵……AI轻松设计出的高效战术与真实战术难以区分 ，
论文共同一作Petar Veličković表示 ，来自DeepMind ，如何分析？例如 ，
通过分析接球概率和射门概率的关系，