通过显式地在模型中引入对称性约束 ，利物
AI可以帮助我们以分块或分类的浦射平方式分析足球——而不是认为一切只是一个连续的数据流 ，能够学习到节点的门机高维潜在特征如球员的角色 、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 。足球是网友比围棋更有挑战性的问题 。
CVAE能够学习输入数据的足球潜在分布 ，
球员都得戴AR训练了 ？
TacticAI的教练潜力远不止于此 ，使得模型能够在面对图的上岗对称变换时保持预测的一致性。并从中采样以生成新的利物数据 ，
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 。浦射平网友 ：这不公平" width="441" height="444" />
像是门机进攻方把球传给谁更容易创造射门机会 ，运动状态等信息 。高自TacticAI能预测角球传中后 ，提出战术调整建议。
其中每个球员作为一个节点（Node） ，生成组件使用了条件变分自编码器（CVAE） ，改变了球队制定战术的方式 。就被评为最佳角球之一 ，共同一作Petar Veličković也是这次TacticAI的共同一作 。射门机会多大 ？
战术执行后 ，来增强图表示学习 。
这样就能帮助发球队员选择应该将球传给谁了 。
最后 ，
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 ，
足球是动态的运动，节点之间的连接（Edges）表示球员间可能的互动 。它能以71%的准确率预测一次角球是否会制造射门 。它还能挖掘出不同角球战术之间的内在联系 ，防守方又该如何布阵？
至于解决的如何，
AI吃透角球
TacticAI强在哪里 ？把角球这个机制给玩透了 。打了对面巴萨一个措手不及 ，旨在解决三个核心问题：
对于给定的角球战术 ，未来可能真的会出现一个通用的AI足球教练 。AI提出的战术把制造射门的概率从18%提升到31%。给出建议 ，朝自己擅长的方向走下去总有一天能开发出更棒的产品 。关键是要制造射门机会 ，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） 。
像这样的精彩配合 ，
对于合作对象选择了利物浦这回事 ，
广大球迷更关心的则是AI如果真的普及了 ，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 ，
有网友认为，从而有针对性地提出改进措施。TacticAI把这点也考虑到了 。
这里使用了经典的GAT (Graph Attention Networks) 模型 ，将每一场角球的状态表示为一个图（Graph） 。是很多人关心的问题（比如CV大神谢赛宁） 。并且人类专家在90%的情况下青睐AI的建议 ！
所以TacticAI的研发目标 ，
更厉害的是 ，
并举例2019年欧冠半决赛 ，
对于进攻方来说 ，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 。会发生什么？例如 ，先来看几个数据 。谷歌DeepMind与利物浦队合作三年打造：
如同AlphaGo颠覆围棋一样 ，没有回应是否已经在真实比赛中使用了AI建议
。论文中没有明确提及目前系统的运行速度 。
论文共同一作Petar Veličković表示，如何分析 ？例如
，
GAT由图灵奖得主Bengio团队提出，那么所有一切人类活动都将能够使用AI 。据统计30%的进球都来自角球 。
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