AD
70% игроков играют без звука
Size: a a a
2019 October 20
AD
Это живая стата
M
если по этим данным можно восстановить то, что видит игрок на экране и его активность - то это те данные, которые мы ищем(с)
AD
Оптимистичная! :)
M
вот эти данные потом разбиваются
после этого на какой-то эмпирически сначала подобранной топологии сети мы проводим обучение где на входе даем визуал игры и результат, а на выходе должны получить последовательность активностей игрока, грубо говоря
в общем стимул - реакция упрощенно
прогоняем много, долго, тюня параметры и топологию, пока не поймаем оптимальные параметры для обучения
после этого на какой-то эмпирически сначала подобранной топологии сети мы проводим обучение где на входе даем визуал игры и результат, а на выходе должны получить последовательность активностей игрока, грубо говоря
в общем стимул - реакция упрощенно
прогоняем много, долго, тюня параметры и топологию, пока не поймаем оптимальные параметры для обучения
M
обучаем дальше на других играх и других сессиях
M
....
M
и получаем в итоге нейронку которая сможет худо-бедно играть в какой-то класс игр, распознавать возможно контролы на экране, механики и прочее
M
это будет дискриминатор
AD
То есть нужен тул, который будет поверх играного опыта накладывать сетку, где можно обозначить то или иное действие по некому шаблону
AD
Тапнул сюда - верное действие, сюда - неверное
M
когда мы отладим дискриминатор до похожего на человека уровня можно браться уже за генератор
AD
Сетка не физическая
AD
А матрица действий
M
тул здесь - сессия
M
сессия это учитель
AD
А какой вопрос можно задать этому тулу, чтобы он сам себя Тюнил?
AD
Зачем вносить человеческий фактор в тюнинге
M
нет никакого человеческого фактора
если дискриминатор смог повторить сессии с заданным результатом то он работает как пользователь
если дискриминатор смог повторить сессии с заданным результатом то он работает как пользователь
M
это только первая часть