Результаты поиска по запросу «
StarCraft 2 sexy
»
3D принтер 3D печать Starcraft Starcraft 2 Jim Raynor Starcraft Characters фигурка пидоры помогите помогите найти помощь Blizzard фэндомы
Модель Jim Raynor для печати на 3D принтере
Достопочтенные пидоры, помогите разыскать модельку в формате STL для печати Jim Raynor(желательно). Ну или кого-то из теранов известных.У брата скоро ДР и хочу ему в догонку подарить фигурку сделанную собственноручно. Он по старкрафту тащится, до сих пор периодически играет и естевственно смотрит стримы и чемпионаты.
На Thingeverse все фигурки мягко говоря низкополигональные. Есть одна фигурка на GamBody и стоит 30 долларов, что я считаю крайний эребор.
Starcraft 2 Starcraft Red Alert 2 Dawn of War warcraft 3 Warcraft Dune (Игра) Homeworld dnd Anime Unsorted Blizzard фэндомы Anime Wh Games Rise of Nations Naruto Warhammer 40000 Wh Other Akatsuki (Naruto) c&c Игры Red Alert Age Of Empires galactic battle grounds Emperor Battle for Dune 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 Konan
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.
Игровой арт Игры Starcraft II Starcraft marine Siege Tank Starcraft Units Battlecruiser H pimento Marine (SC) Blizzard фэндомы
Subjugation-Terran
