Результаты поиска по запросу «
старкрафт 2 эро
»
Starcraft 2 Starcraft rts стратегия Игры Blizzard фэндомы
В свое время очень огорчил подобный пост: (http://joyreactor.cc/post/3643284). Где в общем и целом, люди в комментариях под постом, которые как и я любят не самый популярный сейчас жанр видеоигр "стратегия" сошлись во мнении что жанр RTS умирает якобы из-за скилозависимости и необходимости высокого апм чтобы играть сколько-нибудь успешно. Тогда я привел в пример блогера-комментатора старкрафт 2 Alex007, который уже выпускал видео на эту тему и показывал как он играет на высоком рейтинге, специально занижая свой апм до уровня голды и серебра. Но тогда этот аргумент не был воспринят всерьёз ведь "Алекс в любой момент может повысить свой апм до нормального, так что не считается". В общем этот аргумент имеет смысл, но вот недавно Алекс выпустил новый видос в котором разбирал игру игрока из грандмастер лиги, который не то что специально не занижает свой апм но и в принципе даже активных эпизодах он редко достигает 160 а средний у него постоянно на уровне 90 что даже для игроков из серебра мало. В общем видео для всех кто боится играть в рейтинг старкрафта и других RTS из-за низкого АПМ, надеюсь он поможет вам быть увереннее в себе и вернет оптимизм. Ведь в стратегии побеждает тот у кого ум острее.
Приятного просмотра:)
Приятного просмотра:)
Starcraft Starcraft 2 Blizzard Video Blizzard фэндомы
Вот и незаметно подобрался Новый .. трофейный фонд со зданиями!
Starcraft II Starcraft нейросеть Google AlphaStar DeepMind Blizzard фэндомы
Нейросеть AlphaStar одолела профессиональных игроков в StarCraft II
Программа AlphaStar, разработанная DeepMind, смогла обыграть двух профессиональных игроков в стратегию в реальном времени StarCraft II. Каждого из игроков-людей нейросеть победила в пяти матчах. Описание работы программы доступно на сайте DeepMind, а посмотреть на AlphaStar в деле можно на YouTube.
Для обеих частей StarCraft уже достаточно давно разрабатываются боты и даже проводятся соревнования подобных программ, однако до сих пор таким алгоритмам не удавалось победить человека. Дело в том, что несмотря на победу программы AlphaGo в настольной игре го(которая долгое время считалось слишком сложной для машин) со стратегией в реальном времени все обстоит иначе — это игра с закрытой информацией, в которой нужно решать большое количество задач одновременно. Компания Blizzard объявила о создании открытого API для StarCraft II еще летом 2017 года, но с тех пор заметного прогресса почти не было — даже нейросеть, разработанная DeepMind, долгое время не могла показать блестящего результата и проигрывалалегкому уровню сложности встроенных алгоритмов.
Теперь компания DeepMind (входит в состав холдинга Alphabet) продемонстрировала, что их новая программа AlphaStar способна обыграть профессиональных игроков. При создании AlphaStar использовался метод глубокого обучения с подкреплением, а также обучение с учителем, в качестве тренировочного датасета разработчики использовали предоставленные компанией Blizzard анонимизированные записи игр настоящих людей. Обученная на этих играх нейросеть научилась побеждать встроенные алгоритмы StarCraft II на самой высокой сложности в 95 процентах случаев, после чего специалисты DeepMind заставили программу играть с самой собой. Разработчики отмечают, что сначала в «лиге AlphaStar» доминировал раш — тактика быстрой победы путем строительства большого количества сравнительно дешевых юнитов. Однако затем нейросеть научилась бороться с такими атаками и начала делать упор в том числе и на экономическое развитие. Всего на «лигу AlphaStar» ушло 14 дней игры агентов друг с другом, что эквивалентно 200 годам игры в StarCraft II.
Сначала нейросеть выиграла пять матчей из пяти против TLO (Дарио Вунш, Германия), а затем другая версия нейросети победила пять раз подряд игрока MaNa (Гжегож Коминч, Польша). Оба профессионала входят в сотню сильнейших игроков в StarCraft II. Интересно, что средний APM (количество действий в минуту) нейросети оказался значительно меньше, чем у ее противников.
DeepMind
Поделиться
Стоит отметить что все же небольшое преимущество у AlphaStar было — несмотря на то, что туман войны закрывал карту для нейросети так же, как и для человека, программа получала для обработки не частичное изображение известной области (условный экран), а видела сразу все, что позволяет увидеть игра. Благодаря этому нейросети не приходилось постоянно переключаться между разными зонами карты для контроля за происходящим. Когда же для еще одного демонстрационного матча с MaNa разработчики заставили AlphaStar играть с обычным ограничением масштаба видимой области, то нейросеть проиграла человеку. Правда, в DeepMind отмечают, что самостоятельно двигающая камеру версия программы обучалась в «лиге AlphaStar» всего семь дней.
Первая часть StarCraft тоже представляет собой сложную задачу даже для методов глубокого обучения. Так, в октябре 2017 года своего бота для этой игры представила компания Facebook, и он оказался слабеепрограмм, созданных программистами-любителями. Специалистам из Alibaba Group и Университетского колледжа Лондона удалось научить свою программу неплохому уровню микроконтроля юнитов при ведении боя, но на полноценную игру их разработка все еще не способна.
Starcraft 2 Starcraft Dehaka Starcraft Video сделал сам Blizzard фэндомы
Мой друг решил описать как он играет за Дехаку.
И сделал вот это. Пришлось залить на свой канал т.к. чувак пока творит в стол, и сильно занимается перфекционизмом.
Вдохновлено этим видео и стилистикой этого коуба как потом сказал. Я сильно удивился, когда такой дотошный человек позволил себе рисунки такого уровня качества, т.к. его в основе не остановить и все наши попытки запилить анимацию останавливались на вечной доработке.
