策略方面可以先從一般對局論 (Game theory) 先開始，先清楚一些古典策略如 MiniMax 等，再把機率放進去。
恭喜你，能夠把數件問題與觀察的關係 (不論是全等、因果或是相似) 找出來，這就是對抽象能力的進步!
辨識對電腦真的是一個挑戰! 自 "古" 以來，電腦總是以 "記多算快" 打敗人類，但在 "識形聞音"...
真是很高興看到一位中學生選擇這個問題來解，誠如上面兄台所說，微積分跟機率是非常重要 (當然包含線性代數)，我倒是認為窮舉法很好啊，第一個你不用自己做，讓電腦來做...
兄台似乎可以補充一下文中所介紹的 active function (很像是 Sigmoid?)，及它本身的特性，這樣就更好啦，一些建議您參考。
"代數拓撲中流形的概念，他是在空間上任意光滑的形狀，可以用來近似任何表面或形狀的概念。" 龐加萊笑了~ 只要你不挖個洞或撕裂它!
妙啊! 想不到從前學的 MGF 的四階 (kurtosis) 會用在這兒，感謝
"好的科學研究通常伴隨著好的解釋方式！"，一點也沒錯，好的解釋就可以說個好故事，老闆買單，金主買單，社會大眾買單!
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