描述AlphaGo Zero演算法中使用的人工神經網路架構。 
AlphaGo Zero 演算法使用了一種名為深度殘差神經網路（Deep Residual Neural Network）的人工神經網路架構。

該網路結構由多個殘差模組層（Residual Blocks）組成，每個殘差模組包含兩個卷積層和一個非線性啟用函式。在每個殘差模組中，輸入特徵對映首先經過一個帶有批次歸一化和非線性整流啟用函式（ReLU）的卷積層。然後，結果特徵對映經過第二個帶有批次歸一化的卷積層，將結果特徵對映與殘差模組的輸入相加，然後再傳遞給下一個殘差模組。

在 AlphaGo Zero 中，該神經網路由包含20個殘差模組的卷積塊和一個相互獨立的策略輸出頭和一個價值輸出頭組成。策略輸出頭使用一個整流啟用函式和一個批次歸一化卷積層，後接一個全連線層來預測落子機率。價值輸出頭使用一個批次歸一化卷積層，一個整流啟用函式和一個全連線層，後接一個整流啟用函式和另一個全連線層來預測當前狀態的預期價值。

整個神經網路結構旨在透過自我博弈來自主學習圍棋遊戲的策略和價值。您可以在 DeepMind 發表的論文“Mastering the game of Go without human knowledge”中瞭解更多關於AlphaGo Zero演算法的細節。