Результаты поиска по запросу «
Dota 2, porn
»
Starcraft 2 Starcraft Red Alert 2 Dawn of War warcraft 3 Warcraft Dune (Игра) Homeworld Konan dnd Blizzard фэндомы Anime Akatsuki (Naruto) Rise of Nations Warhammer 40000 Wh Other Wh Games Naruto c&c Red Alert Игры Age Of Empires Emperor Battle for Dune galactic battle grounds Age of Empires 3 war of the ring terran command battle for middle earth Desert of Kharak Age of Darkness Empire Earth 2 Impossible Creatures battle realms halo wars Age Of Mythology Northgard Cossacks 3 Against the Storm Rise of Legends empire at war Company of Heroes Age of Empires II Supreme Commander
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.
![OMeCTiVE * 1 •• SATURSTTiON a*D UPGRADED - Next lO games' main objective is to fully saturate MAIN i expo ■ Bonus-. Fastest upgrades possible Sa-TURa-noN CouNT OVER lO SAMPLE GAMES (Game^ 419.12 COMMAND SUPPIH DC POT HiSlON COFÉ» EnGiN. &3V IIP I. v^eapons LVLi lOO USO S C 1 m 56 s']](http://img0.reactor.cc/pics/post/full/Starcraft-Blizzard-%D0%9A%D0%B8%D0%B1%D0%B5%D1%80%D1%81%D0%BF%D0%BE%D1%80%D1%82-%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%B1%D0%B0-4666692.jpeg "Starcraft,Старкрафт,Blizzard,Blizzard Entertainment, Близзард,фэндомы,Киберспорт,учеба,Starcraft II,Starcraft 2, Старкрафт 2")
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.
