O
просто все генерация эвристик руками сильно быстрее, чем учить делать тоже самое сетку
Ну хз хз, у меня сетка 15 минут учится до этих 55%, переобучить на новую версию недолго. Проблема вот в противоречивости данных похоже
Size: a a a
2020 December 09
В
DK
хм запустил свою стратегию на pypy и python, один и тот же time получился :D
AU
Есть рандом в локалранере. Одна и та же стратегия с фиксированным Сидом отыгрывает по разному. Сид в локалранере тоже фиксирован
В
Ну хз хз, у меня сетка 15 минут учится до этих 55%, переобучить на новую версию недолго. Проблема вот в противоречивости данных похоже
А как данные получил для тренировки?
O
А как данные получил для тренировки?
Спарсил реплеи, очевидно же
К
Ну хз хз, у меня сетка 15 минут учится до этих 55%, переобучить на новую версию недолго. Проблема вот в противоречивости данных похоже
а что подаешь на вход?
O
Карту
YK
А я думал нейронка тут пишется в виде RL на локальном симуляторе боев
В
Спарсил реплеи, очевидно же
Про парсинг это очевидно.Интересен формат данных. Как с сайта получить аналог player_view который передается в стратегию?
O
Rl тут вечность будешь тренировать
O
Про парсинг это очевидно.Интересен формат данных. Как с сайта получить аналог player_view который передается в стратегию?
Запустить лр с правильными ключами
YK
Rl тут вечность будешь тренировать
Так выделить фичи важные хз
k
Ну хз хз, у меня сетка 15 минут учится до этих 55%, переобучить на новую версию недолго. Проблема вот в противоречивости данных похоже
55% это что?
k
увидел
YK
Так выделить фичи важные хз
Не всю карту давать офк
k
А смысл считать качество сетки в %, если у нас экспертные данные не идеальные?
O
Маловато как то 55, хотелось бы больше
RD
У меня получилось accuracy 55%, дальше не идет, возможно стратегия не stateless у топа
дьявол тут как раз в деталях
O
А смысл считать качество сетки в %, если у нас экспертные данные не идеальные?
Ну я исходу из предположения что действия стратегии детерминированны и stateless, но скорее всего это не так