精品国产人成在线_亚洲高清无码在线观看_国产在线视频国产永久2021_国产AV综合第一页一个的一区免费影院黑人_最近中文字幕MV高清在线视频

0
  • 聊天消息
  • 系統消息
  • 評論與回復
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學習在線課程
  • 觀看技術視頻
  • 寫文章/發帖/加入社區
會員中心
創作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領取20積分哦,立即完善>

3天內不再提示

死亡也是可以預測的嗎?AI預測你的英雄5秒后就要死了!

DPVg_AI_era ? 來源:lq ? 2019-06-29 07:35 ? 次閱讀

死亡也是可以預測的嗎?如果可以預見未來,那么最遠能預測多久以后呢?約克大學的研究人員最新研究結果表明,通過AI模型提取游戲角色特征,如當前狀態、裝備、英雄技能、位置等因素,可在5秒內預測該角色的死亡時間,準確率最高為0.725。

如果能夠預知死亡,哪怕只有5秒,你會做什么呢?

近日,約克大學的研究者用AI預測死亡。不過不是人類的死亡,而是Dota 2中英雄的陣亡概率。

論文標題:Time to Die: Death Prediction in Dota 2 using Deep Learning

論文地址:

https://arxiv.org/pdf/1906.03939.pdf

Dota 2由Valve公司發行,是一款5v5在線競技游戲。每個玩家操控一個英雄,分為敵對雙方進行廝殺。終極目標是在對方沒有推倒己方塔之前,推倒對方的塔。在推塔過程中,不可避免的會發生擊殺對方英雄、或者被對方英雄擊殺的情況。

擊殺是一個被鼓勵的行為,也是觀眾最愿意看的環節。它體現了一名Dota選手的操控力、判斷力以及反應敏捷度。通常不會出現追到天涯海角、不弄死對方不罷休的情況。玩家會根據敵我雙方的血量、己方輸出和對方承受力、回血速度等進行預判,爭取秒殺。

Dota 2平均每場比賽包含80000幀,每個英雄能執行170000個可能的動作;游玩家在每幀上平均會完成10000個動作;玩家可以撿起、購買上百種裝備。

成功完成一次擊殺,不僅要考慮己方輸出值和對方的血量。因為攻擊輸出是在一定的范圍內波動的,針對不同的甲、回血速度、裝備的道具等,輸出會有不同程度的折扣。

比如一個英雄的回血速度是每秒1點,他剛好裝備了一件加速回血的裝備,可以將回血速度提升10%,那么就有可能出現本來剛剛好能夠秒殺、但由于回血速度加快,導致技能放在對方英雄身上的同時對方回上了一點血,順利逃脫。

最終,AI面對的是一個超過20000維度的復雜狀況。

而AI解決這種復雜問題的方式也很簡單粗暴,就是獲取盡可能多的數據。研究人員想辦法獲取了Valve公司12月5日之前5000場職業比賽,以及5000場半職業比賽的replay。

他們的語料庫在預處理和誤差計算后共包含7311個文件,并通過在4-tick采樣周期(對應0.133秒的游戲時間)內記錄屬性集數值,然后又從語料庫中提取數據并轉化為時間序列。

基于語料庫中的數據,研究者為每個英雄提取了287個特征,比如血量、輸出值等。研究人員最終得出結論:時間、玩家當前狀態(如血量和護甲)、可激活裝備、英雄技能、走位、與最近的敵人和己方防御塔的距離、以及可見性歷史是導致玩家死亡的重要因素。其中英雄的相對力量值和特定時間內在地圖上的位置,是能否被秒殺的最關鍵因素。

那么接下來,就是創建一個能夠捕獲相關數據的特征集。研究者首先從相對力量值和在特定時間內在地圖上的位置開始,慢慢構建并完善特征集,最終為每個英雄集齊287個特征的特征集。

下表給出了一些重要特征的詳細描述。

可見性,指的是游戲雙方均需知道對方的英雄是否在視野內,或者是否在攻擊范圍內。一旦脫離視野,對方英雄就可能出現在地圖的任何位置,所以需要給英雄加上這個特征。

10個英雄共產生2870個輸入和5760萬個單個數據點,將其相乘后喂給機器學習算法,分別保留10%的數據用于驗證和測試,然后開始預測英雄的陣亡概覽。

實驗表明,預測的時候越短,成功率越高,0-5秒內的平均預測精確度達到了0.5447,預測的時間越往后,精度越低。參看下圖:

模型詳解

研究者使用具有權重共享的深度前饋神經網絡作為模型,輸入包含每位英雄的特征。在最大的特征集中,每位英雄具有287個特征,因此10位英雄共有2870個輸入;同時具有10個獨立的持續輸出,對應表每個英雄在未來5秒內死亡的概率。

網絡架構

本質上是創建一個子網絡,為英雄特性學習一個新的、更密集的表征。連接層附帶來自每個共享層的輸出,為網絡結構的最后一部分(一個全連接網絡)創建一個輸入張量。每個隱藏層的輸出都使用RELU函數,網絡的最后一個激活函數是Sigmoid。

特征集

由于游戲復雜度高,研究者不確定該網絡是否可以利用所有的特征類別。為了深入了解,研究者創建了三個獨立的特征集,并利用三個獨立的超參數搜索運行三個訓練步驟:

最小的特征集(每個英雄15個特征)只包含當前HP、錢、位置、英雄和塔的距離特征

中等特征集(每個英雄109個特征)包含除了英雄ID和能力特征之外的所有特征

大型特征集包含全部的特征,全部287個特征

訓練網絡

對于每一個特征集,研究者使用基于隨機搜索的探索來確定最佳超參數,用于:層數、每層的神經元數、學習率和批大小。

結果

表現最佳的模型達到了0.5447的平均精度。

但是聰明的新智元讀者肯定會問了,5秒時間一眨眼就過去了,這么短的時間內能做什么?夠我扼住命運的喉嚨讓他反轉嗎?

預測英雄死亡可能對增加游戲的趣味性或者競技性沒什么用,對Dota玩家貌似也沒有什么實質的作用。但是對于游戲解說就非常關鍵了!5秒的提前量已經可以基本不漏掉任何精彩擊殺鏡頭了。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
  • 算法
    +關注

    關注

    23

    文章

    4601

    瀏覽量

    92656
  • AI
    AI
    +關注

    關注

    87

    文章

    30211

    瀏覽量

    268451
  • 機器學習
    +關注

    關注

    66

    文章

    8381

    瀏覽量

    132428

原文標題:別推塔了快回城,AI預測你的英雄5秒后就要死了!

文章出處:【微信號:AI_era,微信公眾號:新智元】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

收藏 人收藏

    評論

    相關推薦

    死亡時鐘》科學計算你的死亡時間,很邪!

    填),然后按右下角的鬼骷髏計算你的死亡時間。下面的空白就會出來,看前四行英文:第一句話就是 的具體死亡時間是。第二句話就是 的具體死亡
    發表于 10-23 15:39

    機器學習能診斷病情,還能預測患者出院的情況?

    )建立模型來預測膿毒癥住院患者在住院期間或出院90天的全因死亡率(all-cause mortality)。該模型可以指導醫療團隊為那些預測
    發表于 05-07 15:29

    蒸汽量預測項目介紹

    集成學習之實戰案例二——蒸汽量預測項目介紹Work Cited:.[url=https://tianchi.aliyun.com/notebook-ai/detail?postId=41563
    發表于 07-12 06:26

    人工智能算法能預測病人的死亡 準確率高達90%

    時機恰到好處是很重要的,這就是斯坦福大學Anand Avati和他的團隊開發了一個基于AI系統的原因。死亡預測算法不是要取代醫生,而是提供一種工具來提高預測的準確性。除了改善臨終關懷的
    發表于 03-15 11:15 ?2073次閱讀

    FDA批準首個可預測死亡AI產品,可在發生致命事件6小時前發出預警

    大名鼎鼎的FDA(美國食品藥品監督管理局)最近批準通過了首個可以預測死亡AI產品,這個產品名叫Wave Clinical Platform,由醫療科技公司Excel Medical研
    的頭像 發表于 01-30 14:08 ?3410次閱讀
    FDA批準首個可<b class='flag-5'>預測</b><b class='flag-5'>死亡</b>的<b class='flag-5'>AI</b>產品,可在發生致命事件6小時前發出預警

    人工智能:預測病情的惡化及死亡

    據外媒報道,近日谷歌旗下人工智能企業DeepMind計劃利用AI學習了美國70萬退伍軍人的醫療歷史記錄,希望對病人病情的惡化及死亡進行預測,改善當前醫院監測不及時不持續的現狀。
    發表于 05-13 09:05 ?1039次閱讀

    俄羅斯用AI預測人是否會早死

    據悉,俄羅斯莫斯科物理技術學院與生物初創公司Gero的科研人員合作研發出一種可以預測人過早死亡的人工智能(AI)技術。
    的頭像 發表于 06-05 16:17 ?2717次閱讀

    恐怖!人工智能可以預測死亡時間,且準確率高達95%

    日前,谷歌新出爐的一項研究報告稱,該公司已開發出一種新人工智能(AI)算法,可預測人的死亡時間,且準確率高達95%。最近,谷歌的這項研究發表在了《自然》雜志上。 據報道,這項AI技術對
    發表于 06-25 12:08 ?1490次閱讀

    谷歌AI預測死亡?這個新工具你想不想要?

    谷歌旗下的Medical Brian團隊開發了一種新的人工智能算法,可以幫助醫院預測病人的死亡時間,并有望在醫療領域展開更廣泛的應用。
    的頭像 發表于 06-21 17:33 ?4612次閱讀
    谷歌<b class='flag-5'>AI</b><b class='flag-5'>預測</b><b class='flag-5'>死亡</b>?這個新工具你想不想要?

    人工智能黑科技預測死亡你想去預測嗎?

    生老病死是自然規律,死亡更是人類不可避免的過程。那么,死亡是不是可以預測呢?隨著科技越來越發達,目前正火熱的人工智能或許可以做到這一點。
    的頭像 發表于 07-03 15:25 ?3012次閱讀

    Google AI 新算法:可準確預測死亡時間,成功率達95%

    日前,谷歌新出爐的一項研究報告稱,該公司已開發出一種新人工智能(AI)算法,可預測人的死亡時間,且準確率高達95%。
    的頭像 發表于 07-09 15:50 ?5022次閱讀

    東京工業大學開發AI預測系統 可預測0.5的動作

    近日,東京工業大學研究小組發布了一套格斗訓練系統“FuturePose”,通過深度學習能預測 0.5 對手的動作。
    的頭像 發表于 05-06 10:17 ?2814次閱讀

    AI可以開始預測犯罪嗎

    利用基于AI的人臉識別技術進行預測分析,然后就可以幫助警察提前預測罪犯。
    發表于 08-06 15:02 ?1540次閱讀

    這款AI預測系統能預測的動作?

    神了?東京工業大學開發AI預測系統,能猜到你0.5的動作
    的頭像 發表于 08-26 15:39 ?3626次閱讀

    人工智能可以通過查看心臟預測情況 預測一年內的人類死亡風險

    美國科學家的一項新研究稱,人工智能(人工智能)可以通過查看某人的心臟測試結果——來預測一年內死亡的風險,即使醫生認為他們是正常的。然而,人工智能如何擁有這種“特殊功能”仍然是一個未解之謎。
    發表于 12-13 11:43 ?528次閱讀