Elevec
Допустим, что объекты движутся на площадке 10*10 (хотя если выходных значений три, то я предполагаю, что мы говорим о трёхмерном пространстве xyz, но опустим это для примера) , объектов у нас 7 штук. Ясное дело, что им особо не разгуляться, и положение одного будет зависить от положения нескольких других объектов. Если ещё объекты располагаются по предпочтениям (второй всегда становится рядом с пятым и т.д.), то по прошествии достаточного количества экспериментов будет прослеживается чёткая взаимосвязь между их расположением. Линейная регрессия может не подойти, тогда берём нелинейную и пытаемся решить задачу). Но стоит в задачу углубиться, возможно действительно всё не так просто (тем более, если речь о трёхмерном огромном пространстве и если нельзя выделить репрезентативную выборку и т. д.)
Да, так и будет!) Подробнее о структуре распишу в отдельном посте)
Если бездумно наваливать, то будет так)
На самом деле, такую задачу можно решить без нейросетей (чтобы не бить пушкой по воробьям). Достаточно классических методов машинного обучения.
Полагаю, что это задача регрессии. Да, обычно это не очень сложно (относительно задач именно глубокого обучения). Конечно, если признаков не тысячи) Есть такой пакет для Python, который называется scikit learn. Там задачи регрессии можно решить буквально за пару строк)
Данные - это очень хорошо) Их качество, несомненно, влияет но результат. Однако, следует определиться с задачей: нужно различать кошечек и собачек или же заниматься локализацией более нетривиальных объектов на изображении? А возможно нужно совсем не с изображениями работать? :)
Николенко не читал, можете попробовать Шолле. Если нужно сформировать уверенный фундамент, то всем известный Гудфеллоу поможет в этом деле)
Да, верно, спасибо) Я понимаю, что специалистов вряд ли заинтересуют мои статьи, ведь они могут прочитать конкретно то, что нужно им в полном объёме (на языке оригинала). Я же хочу писать здесь для людей, которым просто интересна эта тематика. Возможно, они планируют сменить профессию или же просто любят следить за прогрессом (причин может быть множество). Я хочу сделать лишь небольшой вклад в огромную базу знаний. Бонусом является написание статей для любимого DTF)
Задания нормально бустят уровни) Благодаря выполнению всех сезонных заданий можно прокачать боевой пропуск без 'работы каждый день'. Я 9 и 10 батл пас покачал буквально за два дня каждый, играя в сумме около 8-9 часов. Если не выполнять заданий и быть на дне в списке в каждом бою, то возможно это действительно превращается в рутинный каждодневный настрел. Но с другой стороны, выполняя только задания, не особо получишь удовольствие от игры, если тебя просят прокачать какую-нибудь нулевую пушку до условного 999 уровня)
Да мы это ещё в modern warfare 2 видели, удивили пф
На фото демонстрируется бюджетная технология ИК-порта
Чувак на арте слева как бы намекает
Bayonetta
RESIDENT EVIL 3
Игры от Kheops studio (и некоторые от Microids). Любимая четверка от Kheops: Return to mysterious island 1-2, Voyage, Destination: Treasure island. Можно ещё посмотреть Dracula, Cleopatra и т. д.
Assassin’s Creed Chronicles
Devil May Cry 5 😎
Добавить 5 постов в избранное.
Тост! Дожили, скоро будем гайды по достижениям на DTF писать. 🍷
Eva Lovia
Забрал первого ведьмака. Спасибо большое!)
Moderns, George Emerlidze, Robert Parker, The New Division, Trevor Something, Maximum Love
Natasha Boss
Давай по порядку.
1) Вопрос: Реально ли использовать нейросети для баланса команд в многопользовательских играх?
Ответ: Да, реально. В качестве признаков можно брать взаимодействие с другими игроками, результат этого взаимодействия (ты кинул напарнику патроны и он сделал тройное убийство или ты очень круто кидаешь аптечки в лица и т.д.), тут K/D/A тоже можно и нужно брать, умение управлять транспортом (можно выразить в качестве времени полёта на вертолёте или количество врезаний на автомобиле) и можно много ещё чего придумать. Собрать данные и обучать.
2) Вопрос: Могут ли нейросети стать в этом плане успешнее запрограммированных балансеров?
Ответ: Не могу дать однозначный ответ. Может лучше, а может и нет. Если учесть, что игроки могут придумать неочевидные комбинации классов (трудно придумать на примере battlefield, но можно легко представить результат такого взаимодействия в dota 2 и подобных играх), тогда нейросеть лучше генерализует эти особенности, чем хард балансеры.
3) Вопрос: Насколько это экономически затратно?
Ответ: Много факторов влияют на конечную стоимость работ. Нужны сервера с мощными видеокартами, специалисты. Также очень влияет то, как ты будешь собирать данные (об этом в следующем вопросе).
4) Вопрос: Можно ли обучить нейросеть балансу до выхода игры в релиз?
Ответ: Можно. Для этого нужно дать свою игру тестерам и собирать нужную информацию об их поведении в игровом мире (что собирать, описано в первом вопросе). Но тут нужно платить тестерам (да, им платить придётся в любом случае, но для обучения сети нужно много неочевидных данных, поэтому тестерам придётся поиграть подольше, чем обычно). Вторым вариантом является вывод игры в early access и сбор параметров с реальных игроков (должно быть менее затратно).
5) Вопрос: Может ли нейросеть самосовершенствоваться в течение всей жизни игры после выхода в релиз?
Ответ: Да, собирай данные и обучай дальше.
6) Вопрос: Может ли нейросеть обучиться неправильно?
Ответ: Несомненно. Чтобы этого не случилось, нужно грамотно подобрать признаки, релевантные данные, архитектуру сети, гиперпараметры и т.д.