AL
А что именно ты высчитываешь полями?
я же говорю -- точку, куда идти. куда я буду A*-ом маршрут прокладывать. или ты что-то другое спрашиваешь?
Size: a a a
2021 January 14
S
я же говорю -- точку, куда идти. куда я буду A*-ом маршрут прокладывать. или ты что-то другое спрашиваешь?
Я спрашиваю какие у тебя факторы влияют на то, куда пойдет юнит
AL
а, в лошадином чатике просили статью, так что там уже напишу подробнее
AM
а, в лошадином чатике просили статью, так что там уже напишу подробнее
а это где?
V
а, в лошадином чатике просили статью, так что там уже напишу подробнее
🐴
ДК
ну, есть возможность экспорта состояния конкретного тика в json при просмотре на ctrl-e, там будет видно entity_actions, но автоматически видимо это не очень удобно, будем этот момент улучшать думаю
Было бы очень хорошо. Я смотрю на это с точки моего понимания Reinforcement Learning, где задача - по текущему состоянию формировать (предсказывать) "лучшие" приказы. И во многих реализациях первым этапом является прокачивание моделей политик/Q-функций на примере реальных приказов в режиме Supervised Learning. И если приказы не будут доступны, то придется их выводить программно, что нецелесообразно с учетом длительности конкурса. Как нецелесообразно делать RL с нуля при комбинаторных пространствах состояний-действий, как было в CodeCraft.
D
Надо оставлять «феромоны» отталкивающие за юнитом. Они затухают со временем. Дают вылезти из потенциальных ям.
это уже вдгорити муравьёв
V
это уже вдгорити муравьёв
Это комбинация скорее
O
Было бы очень хорошо. Я смотрю на это с точки моего понимания Reinforcement Learning, где задача - по текущему состоянию формировать (предсказывать) "лучшие" приказы. И во многих реализациях первым этапом является прокачивание моделей политик/Q-функций на примере реальных приказов в режиме Supervised Learning. И если приказы не будут доступны, то придется их выводить программно, что нецелесообразно с учетом длительности конкурса. Как нецелесообразно делать RL с нуля при комбинаторных пространствах состояний-действий, как было в CodeCraft.
Можно на немного допиленном стартгае тренировать
AY
а, в лошадином чатике просили статью, так что там уже напишу подробнее
Можно ссылку на чат? Может там и статьи новые есть...
ДК
Можно на немного допиленном стартгае тренировать
Здравый смысл говорит, что эффективнее будет учиться на сильных игроках - затраты те же, результат заметно лучше. Поэтому, если данные есть, то лучше их делать доступными. У RL-разработчиков есть много других рисков не смочь выдать что-то адекватно рабочее в сроки проведения (эксперименты с моделями, ошибки в аналитике/обработке/подготовке данных [которые ловить сложнее, чем в ифах], наличие досточного количества ресурсов). Лучше им/нам жизнь не усложнять лишний раз.
ИК
всем привет, кто-то планирует статьи на хабре писать из победителей?
AL
GreenTea планирует, Ромка выпустит вторую часть видео обзора, Commandos вроде как то ли напишет статью, то ли снимет видео, я так понял, он ещё не решил
ИК
спасибо! как найти видео Ромки?
A
спасибо! как найти видео Ромки?
https://t.me/ai_cups_unofficial
вот тут мелькает контент подобный
вот тут мелькает контент подобный
ИК
благодарю за видео и ссылку
AC
Спасибо! А участники как-нибудь могут получить доступ к приказам до публикации исходников ЛР?
У меня получилось распарсить большую часть данных репит-лога. Его парсинг в целом устроен так же как парсинг ServerMessage. Только я потом не решил, что зачем это все нужно.
D
Anton Chikin
У меня получилось распарсить большую часть данных репит-лога. Его парсинг в целом устроен так же как парсинг ServerMessage. Только я потом не решил, что зачем это все нужно.
дак а зачем ?..
разве чтт только для своего визуализатора
разве чтт только для своего визуализатора
AC
Мысль была использовать действия игроков, чтобы обучить на них ML-модель.