简化描述法：
所谓的大师就是学出来的网络，或者简化可以认为是一套公式，类似于y=3x这种，
公式的输入就是当前的局面，每个位置是白、黑还是空，然后输出就是后面所有可能下法的一个评分，
只是这个公式很是复杂，参数很多很多，比y=3x这种只有一个参数的公式要复杂的多。
那么这个公式是怎么来的呢，就是用棋谱不断学出来的，就像y=3x这个公式，开始可能我不知道这个参数是3，
就知道是y=？x，但是我看到一个输入是2的时候，输出是6，这个是实际验证过的，因此我可以反推出？就是3
网络学围棋的公式也是一样，不断的给输入，给输出，反着推里面的参数是什么，经过上千万局的学习
（据说价值网络学了两千万局），终于把这个公式拟合的不错了。
最后狗来参加比赛的时候带来的就是这个公式，而没有棋谱，这时候已经不需要棋谱了。
通过公式就可以得到较好的解了，而且它是两个公式可以相互印证。此后再用暴力搜索（蒙特卡洛树搜索）对
这几个有限下法做实时判定，最后给出它计算出来的统计意义上的最优解。
注：
1、据说现在狗用的神经网络宽度还不是很宽，受限于使用硬件的计算能力，如果在更大规模或更高计算能力的硬件上，采用更宽的网络，
学习出来的公式将会更加精确；
2、这套方法很容易并行化，简单点说如果放在更大规模的超算上跑的话，棋力还会进一步大幅升级。