银博国际实验室嫁接概率学原理突破传统算法限制

这两年人工智能的崛起根本原因在于深度学习技术的发展，通过建立具有阶层结构的人工神经网络，虽然也可具有一定程度的知识，但在对这些知识的表达方式与学习、储存和再现知识的方式还相差甚远，还不足以实现真正意义上的人工智能。

深度学习使用的阶层ANN具有多种形态，其阶层的复杂度被通称为“深度”。按构筑类型，深度学习的形式包括多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络、深度置信网络和其它混合构筑。深度学习使用数据对其构筑中的参数进行更新以达成训练目标，该过程被通称为“学习”。学习的常见方法为梯度下降算法及其变体，一些统计学习理论被用于学习过程的优化。

因此银博技术实验室自主研发了针对娱乐投资领域的“甘布林法”以及一系列娱乐投资行业技术解决方案。“甘布林法”在深度学习和神经网络方面加入概率学原理，结合单路类比科学原理等多元化分析编写而成，自动检验娱乐方案、智能识别、安全防护系统等功能。

目前银博国际实验室“甘布林法”在神经网络方面有了新的发展，神经网络与分布式计算相结合能使其数据处理速度好比人类神经反射弧，不需要经过中枢系统就可独立决定基础概率事件，使得简单的数据得以快速的处理。改善了数据堆积过大导致的数据膨胀等问题，能够让计算机更高效地处理大规模数据模块，以此提升中心模块的建立效率。

银博国际人工实验室不断在技术方面寻求突破，改变了娱乐产业的经营方式，为全球用户提供优质便捷的娱乐服务，给人们的消费方式和娱乐方式带来了更多的便利。