阿尔法狗（AlphaGo）是一种 基于深度学习和人工智能技术的先进算法，广泛应用于智能决策与游戏等领域。其原理框架包括神经网络、蒙特卡洛树搜索与强化学习等。
深度学习：
阿尔法狗使用深度学习算法来分析棋局、扑克牌等游戏的局势，并预测最佳行动。深度学习是一种模拟人类神经网络工作原理的机器学习方法，通过多层神经网络来学习和理解输入数据。
强化学习：
阿尔法狗通过与自己下棋、打牌的过程中，根据游戏的胜负情况来调整自己的策略和行动，从而提高自己的下棋、打牌水平。强化学习是一种通过试错和奖励来训练智能体的方法。
蒙特卡洛树搜索：
阿尔法狗结合了蒙特卡洛树搜索与两个深度神经网络（价值网络和策略网络）来改进下棋。这种方法使计算机能够结合树状图的长远推断和人类大脑的自发学习进行直觉训练，以提高下棋实力。
通过这些技术的结合，阿尔法狗在围棋、象棋等游戏中取得了超越人类的智能表现，并在2016年击败了世界冠军李世石，引起了全球轰动。