Dövüş oyunları, iki karakterin veya karakter takımlarının bir taraf yenilene kadar savaştığı bir video oyunu türüdür. Bir dövüş oyunundaki her karakterin, yumruklar, tekmeler, zıplamalar vb. Gibi gerçekleştirebilecekleri belirlenmiş bir dizi saldırı ve eylemi vardır. Her eylemin farklı güçlü ve zayıf yönleri vardır ve kazanmak için, karakteri kontrol eden oyuncu kendi hareket setini kullanmalıdır. rakibini alt etmek. Dövüş oyunları genellikle ayrıntılı bir taş kağıt makas oyunu olarak tanımlanır. Geleneksel dövüş oyunu mermi / hava karşıtı etkileşim bunun bir örneğidir. In Street Fighter , Ryu ve Guile gibi karakterler atabilir mermilerirakiplerine. Bu mermiler, ekrandaki yatay alanı kontrol ederek rakiplerinin yerde herhangi bir şey yapmasını zorlaştırır. Bu mermilere karşı birincil sayaç atlıyor . Merminin üzerinden atlamak sadece bundan kaçınmakla kalmaz, aynı zamanda onu fırlatan oyuncuyu bir saldırıya karşı savunmasız bırakacaktır çünkü onlar hala mermiyi fırlatmaktan kurtulurlar . Zıplamanın sayacı, mermi atmayı bırakmak ve bir zıplamayı beklemektir. Bu, sıçrayan oyuncuyu , özellikle engellemenin olduğu Street Fighter'da anti-air'lara karşı savunmasız bırakır.havada imkansız. Bununla birlikte, mermiler artık fırlatılmıyorsa, yer alanına itiraz edilebilir. Kazanmanın anahtarı rakibinizin oyun tarzına buna göre uyum sağlamaktır. Rakibiniz zıplamayı seviyorsa, çok fazla mermi atmayın ve havayı savuşturmayı bekleyin. Rakibiniz atlamayı sevmiyorsa, yer alanını kontrol etmek için sürekli olarak ateş topları atın. Bu, dövüş oyunlarında oyuncular arasındaki birçok etkileşimin basit bir örneğidir. Oyuncular daha yetenekli hale geldikçe ve dövüş oyunları daha karmaşık hale geldikçe, etkileşimler ve karar vermeyi anlamak zor olabilir.
Yine uyarlama, dövüş oyunlarında başarının anahtarıdır. Tüm oyuncular, rakiplerinin hareketlerindeki ve eylemlerindeki bazı kalıpları tanıyabilir. Kazanmak için, oyuncular bu kalıplara uyum sağlayabilmeli ve kötüye kullanabilmelidir. " İndir " terimi"Veya" indirme tamamlandı ", dövüş oyunu topluluğu bağlamında bu süreci ifade eder. Yeterince oynadıktan sonra, birisi "onu indirdim" diyebilir, bu da rakibinin oyun tarzını ve eğilimlerini anladıkları ve uyum sağlamaya ve kazanmaya hazır oldukları anlamına gelir. Oyuncular maç sırasında uyum sağlayamazlarsa, maçlarının video tekrarlarını izleyerek ve neyin yanlış gittiğini arayarak gelişmeye devam edebilirler. Bununla birlikte, bir maçta neyin doğru neyin yanlış gittiğini belirleyebilmek gelişmiş bir beceridir. Deneyimli bir oyuncu, tekrarlarını izleyerek yeni başlayanlara neleri geliştirebileceklerini kolayca söyleyebilir. Örneğin, yeni başlayanların sık karşılaştığı bir sorun, çözümün anti-air'larını uygulamak olduğu anti-airs eksikliğidir. Ancak en üst seviyedeki oyuncular için sadece sorunlar ve çözümler o kadar basit değil,ancak onlara yararlı tavsiyelerde bulunabilecek daha az insan var. Genellikle, ne yapacaklarını kendi başlarına çözmeleri gerekir. Dövüş oyunlarında veri analizi, hem yeni başlayanlar hem de deneyimli oyuncular için son derece yararlı olabilir.
Raging Download kavramı, oyuncuların "indir" terimini kelimenin tam anlamıyla uygulayarak gelişmelerini sağlamaktır. Rakiplerinin alışkanlıklarını zihinsel olarak "indirmek" zorunda kalmak yerine, maçtan gerçek verileri indirip inceleyebilirler. Çoğu dövüş oyunu, oyuncular için bu bilgilere sahip değildir ve sahip olanlar, gerçekten yararlı olacak kadar yeterli bilgi vermezler. Street Fighter V en yakın olanıdır, ancak verilerin kapsamı çok geniştir. Sundukları istatistikler, bir hesabın tüm ömrü boyunca toplanır. Bu pek kullanışlı değil çünkü sadece oyun beş yıl içinde değişmekle kalmadı, oyuncular da değişti. Chun-Li, oyunun başlangıcında şu anda olduğundan daha farklı oynadı ve bir oyuncunun oyun tarzı altın sıralarda bronzda olduğundan farklı olacak. İstatistikStreet Fighter V , bilgi aralığı değiştirilebilir olsaydı kolayca geliştirilebilirdi. Tüm bir hesabın istatistiklerine bakmak yerine, tek, raunt, maç, set, gün, ay, yama, eşleşme vb.İstatistikleri görmek daha iyi olur .
Kapsam Örnekleri
Oyuncu 1 (Ryu) - Oyuncu 2 (Ken), 3 Maçın En İyisi, 1. Maç, 1. Tur (Tur)
Oyuncu 1 (Ryu) - Oyuncu 2 (Ken), 3 Maçın En İyisi, 1 Maç (Maç)
Oyuncu 1 (Ryu) - Oyuncu 2 (Ken), 3 Maçın En İyisi (Set)
Oyuncu 1 - Oyuncu 2 (Oyuncu Maçı)
Ryu - Ken (Karakter Eşleştirme)
Bu verilerin mevcut olması, tüm dövüş oyunu oyuncuları için son derece uygun olacaktır. Maçların tekrarlarını izlemek her zaman yardımcı olacaktır, ancak zaman ve çaba gerektirir. Nispeten, bir grafik, bir maçtaki eğilimleri anında vurgulayabilir. Birisi belirli bir karakter veya oyuncuya karşı mücadele ediyorsa, saatler süren görüntüleri analiz etmek yerine, nerede iyileştirebileceklerini hızlı bir şekilde belirlemek için verilere bakabilir. Yeni başlayanlar için, deneyimli bir oyuncunun daha fazla anti-air yapmasını söylemek yerine, oyun, son maçta atlamalar için sağlıklarının çoğunu nasıl kaybettiklerini gösterebilir ve anti-airs yapmayı önerebilir. Ayrıca deneyimli oyuncular, tek başına tekrarları izleyerek bulamadıkları verilerde keşifler yapabilirler. Dövüş oyunlarında veri analitiğinin potansiyelini göstermek için, ikisi arasındaki bir seti analiz ettim.Street Fighter gazileri.
Street Fighter V'de Daigo Umehara ( Guile ) ve Tokido ( Urien ) arasındaki 12 maçtan topladığım verileri analiz ettim . Her ikisi de dövüş oyunları topluluğunda onlarca yıldır Street Fighter oynayan ve dövüş oyunları oynayan tanınmış Japon oyunculardır . Veriler, maç setinin bir videosunu izleyerek ve yürüme, ayakta durma ve çömelme gibi küçük hareketler hariç olmak üzere tüm oyuncuların hareketlerini bir elektronik tabloya manuel olarak kaydederek toplandı. Veri kümesini daha iyi anlamak için videodaki ilk turun başlangıcını aşağıdaki veri kümesi örneğiyle karşılaştırın.
Maçı sadece elektronik tabloya bakarak takip edebilmelisiniz. Zaman sütunu bir saniyenin kesri kadar doğru değildir, ancak eylemleri sırayla tutmak için dahil edilmiştir. Örneğin, saat 99 saniyeyi gösterdiğinde iki eylem gerçekleşirse, ilk eylem 99.9'da kaydedilir ve saniye 99.8'dir. Veri kümesi mükemmel değildir, ancak tutarlılığı koruyacak ve en uygun miktarda bilgiyi çıkarmaya çalışacak şekilde biçimlendirilmiştir. Analizde kullanılan tüm grafikler ve istatistiksel testler bu veri seti kullanılarak oluşturulmuştur. Bu verileri analiz ettim ve iki oyuncu ve karakter arasındaki bazı etkileşimleri yorumlamaya çalıştım. Videodaki 12 maçın 3'ünü Tokido kazandı, bu yüzden analizin çoğu maçlardan 9'unu neden ve nasıl kaybettiğine odaklanıyor. Aklında tut,Bu oyunculardan herhangi biri kadar deneyimli değilim ve çıkardığım herhangi bir şey kesin bir çözüm değil, sadece verilerin olası bir yorumu anlamına geliyor. Ek olarak, her iki karaktere karşı da çok fazla deneyimim var, ancak ikisini de kendim oynamıyorum. Bu yüzden eşleşmenin belirli inceliklerini tanımayabilirim. Dövüş oyunları oynamazsan veyaStreet Fighter V , analizdeki birçok terim ve kavram kafa karıştırıcı olacaktır, ancak verileri verimli bir şekilde çevirmek için gereklidir.
Ortalama maç uzunluğu 61 saniyeydi ve maçların zamanla kısalmasına dair hafif bir eğilim var. Daigo, turların çoğunda Tokido'dan daha fazla eylem gerçekleştirdi ve daha az olduğu tüm turları kaybetti. Daigo'nun raunt başına ortalama eylemleri, aralarındaki farkın istatistiksel bir önemi olmaksızın, galibiyet raundları için 52.3 ve mağlubiyetler için 58.3 idi. Bu, Daigo'nun kazanılan bir tur için yaptığı eylemlerin sayısının kaybedilenlerden önemli ölçüde farklı olmadığı anlamına gelir. Tokyo'nun tur başına ortalama hareketleri galibiyetler için 52.1 ve mağlubiyetler için 37.5 idi ve bu değerler arasındaki fark istatistiksel olarak çok önemli. Bunun nedeni muhtemelen kaybettiği her raundun çoğunu Guile's Sonic Booms tarafından kilitlenerek geçiriyor.ve kazandığında, bunun nedeni Guile'ye yaklaşması ve daha fazla eylem ve saldırı kullanabilmesidir. Eylem sayısındaki ortalama yüzde farkı Daigo'nun kazandığı turlar için% 28 ve Tokido galibiyetleri için% 3'tür. Bu fark da önemli ölçüde farklıdır. Yine, bu muhtemelen Urien Guile tarafından kilitlenmediğinde daha fazla hareket edebileceğini söylemenin süslü bir yoludur. Bu bilgi ilginç, ancak karşılaştırılacak bir şey olsaydı daha iyi olurdu. İdeal olarak, farklı oyuncular ve karakterler arasında gerçekleştirilen eylemlerdeki farklılıklara ve bu set ile diğerleri arasındaki uzunluk eşleşmesine bakabiliriz, ancak şu anda bu karşılaştırmayı yapacak başka veri yok.
Burada sette her normal saldırının kaç kez kullanıldığını ve sonuçlarının dökümünü görebiliriz. Sonuçlar kendinden açıklamalı olmalıdır. Açıklığa kavuşturulması gerekebilecek tek şey, " combo " nun normalin bir combo'nun ortasında kullanıldığı ve "hit" in tek bir vuruş veya bir combo başlangıcı olduğu anlamına gelmesidir. Ayrıca, bu veri kümesi normaller için Numpad gösterimini kullanır . Bu genellikle Street Fighter için kullanılmaz, ancak tüm grafikler zaten bu gösterim kullanılarak yapılmıştır. Anlaşılması gereken en önemli şey "2" nin çömelme ve "5" in ayakta durma anlamına gelmesidir. Bu grafiğin bilgileri çok kullanışlıdır çünkü hangi saldırıların en çok kullanıldığını ve ne sıklıkla engellendiğini veya vurulduğunu hemen anlayabilirsiniz. Sadece bu grafikte ele alınacak çok şey var, ancak Daigo'nun en çok kullanılan normal saldırısının büyük bir farkla Guile'nin 2LP'si (çömelen hafif vuruş) olduğuna odaklanacağım.
Burada, sette Tokyo'nun en çok kullanılan normallerini görebilirsiniz. En çok kullandığı normali 2MK (çömelen orta vuruş) ve en çok kullanılan normal ve en çok kullanılan ikinci normal arasındaki fark Daigo'nunkine kıyasla çok daha küçük. Bu analizde değineceğim önemli bir nokta, Daigo'nun en çok kullanılan normalinin Tokyo'dan çok daha kullanışlı olduğudur. Daigo muhtemelen Guile'nin 2LP'sini çok kullanıyor çünkü çeşitli kullanım ve seçeneklerle hızlı ve düşük riskli bir saldırı. Urien en 2MK düşük isabet olduğunu dürtme bir dürtme olmanın çok kullanmak dışında yoktur. Bu hareketleri bilmeseniz bile, diğer grafiklere baktığımızda ortaya çıkması gerekir.
Guile en kullandığını şaşırtıcı değil özel bir hareket Sonic Boom olduğunu, ancak Daigo sette o 464 kez kullanılabilir ve bunların büyük bir yüzdesi bir blok, hit combo veya sonuçlandı nasıl dikkat etmek önemlidir ticaret ve sadece 8 idi yerlebir edilmiş. Her saldırı ve kombonun hasarı bu veri setine dahil edilmemiştir, ancak Sonic Booms çok yaygın olduğu için sette yaptıkları hasarı hesaplamak için zaman ayırdım. Tokido, tur başına Sonic Boom'lardan ortalama 252 hasar ve ortalama 107 çip hasarı aldı . Daha fazla bağlam için, Urien'in sağlık havuzu 1025'tir ve temel bir kombo yaklaşık 200+ hasar verir. Yani, Tokido aslında sadece Guile'nin mermilerinden bir kombo değerinde hasar alıyor.
Tokyo'nun en çok kullanılan özel hamlesi Urien'in ateş topuydu, ancak bu grafikteki her özel hareketin toplamı Daigo'nun sete attığı Sonic Booms sayısından daha az ve bazıları teknik olarak özel hareketler değil. Tokido'nun en çok ateş toplarını kullanmasına rağmen, onları Sonic Booms'a meydan okumak için hiç kullanmadı. Bunu anlayabilirsiniz çünkü Daigo'nun Sonic Boom'larından sadece 8'i yok edildi. Guile, oyundaki en iyi ateş topu karakterlerinden biridir, bu nedenle Tokido'nun kendi ateş toplarıyla çok fazla Sonic Boom'a meydan okumaması anlaşılabilir bir durumdur. Ama yine de denemeye değer olduğuna inanıyorum. Ek olarak Tokido, V-Skill 1'i aldı.(vs1) Urien'de ve sadece 5 kez kullandı. Urien'in V-Skill 1'i Sonic Boom'larla başa çıkma potansiyeline sahip, ancak nadiren kullanıldı, bu yüzden israf gibi görünüyor. Ya V-Skill 1'i daha sık kullanmak ya da V-Skill 2 için değiştirmek isteyebilir.
Burada her oyuncunun kaç kez zıpladığını ve sonuçları görebiliriz. Buradaki “başarı”, atladıkları ve vurulmadan yere indikleri anlamına gelir . Ayrıca, "(karşı vuruş )" mutlaka gerçek bir karşı vuruş değildirama havada vuruldukları anlamına gelir. Her iki oyuncu da set boyunca eşit sayıda atladı, ancak bu iki pasta grafiği çok farklı görünüyor. Açıkçası, çok fazla anti-hava seçeneği olduğu için Urien için Guile'ye atlamak zor olacak, ancak Guile, Urien'e serbestçe atlayamamalı. Tek bir vuruş veya engellenmiş atlama saldırısı tüm bir tura karar verebilir, bu nedenle Daigo'nun atlamalarının% 50'sinden fazlasının bir vuruş veya blokla sonuçlanması endişe vericidir. Tokido, kolay anti-air'ları kaçırıyor olabilir, ancak aynı zamanda Daigo, Tokido'nun kolayca hava alamayacağı şekilde atlayışlarını ayarlıyor olabilir.
Tokido, Daigo'dan daha sık atış girişiminde bulundu ve bunların yaklaşık yarısı başarılı oldu. Her oyuncunun atış yapmaya ne kadar istekli olduğunu anlamak için bu grafiği kullanabilirsiniz, ancak ne zaman ve nasıl atıldıklarının bağlamı, yalnızca bu grafikten çok fazla sonuç çıkarmak için çok önemlidir.
Daha sonra, veri setini dönüştürerek, setteki her oyuncunun vurduğu her kombinasyonu çıkarabilirim. Daigo'nun kullandığı kombinasyonlarda çok fazla varyasyon var, ancak yine grafiğin tepesinde Guile'nin 2LP ve Sonic Boom var. Bu tablodan Daigo'nun kombinasyonlarında bu iki hareketin ne sıklıkla kullanıldığını söylemek zor, ancak onu kombo başlangıç ve sonlandırıcılara ayırarak daha fazla netlik elde edebiliriz. Daigo'nun kombinasyonlarının çoğu 2LP ile başlar ve / veya Sonic Boom ile biter. Ek olarak, Guile'nin 2LP'den girebileceği çeşitli karma yollar vardır.
Tokyo'nun kombinasyonlarına baktığımızda, çok fazla çeşitlilik var. Ancak, Urien'in 2MK'sini ve ateş topunu bulmak zor. Tokido, tüm set boyunca 4 kombo başlatmak için sadece Urien'in 2MK'sini kullandı. Bunun nedeni kombinasyonları karıştırması değil, sadece Urien'in 2MK'sinin komboları kolayca başlatmaması. Urien'in ateş topuna gelince, bu kombo listelerinde neredeyse hiçbir yerde bulunamaz çünkü Tokido genellikle onu blokta iptal eder . Dönüş galibiyet / kayıp verilerine bakarak, bu iki hareketin Guile'nin 2LP ve Sonic Boom'a kıyasla neden etkisiz olduğunu daha fazla analiz edebiliriz.
Burada oyuncu bir sonraki eylemi veya olup olmadığını bakıyoruz dönüş bu ilk saldırıları engellenir sonra. Yine Guile'nin grafiğinin en üstünde Sonic Boom ve 2LP'yi görebilirsiniz ve her ikisinin de yüksek oranda dönüş galibiyeti vardır. Daigo, bloke bir Sonik Patlamadan sonra sırasını% 60 oranında ve 2LP'den sonra yaklaşık% 90 oranında aldı. Sonic Booms'un% 60'ı da biraz yanıltıcıdır çünkü uzaktan bloke edilen bomları sayar. Tokido sahnenin diğer tarafındaki bir Sonik Patlamayı bloke ederse ve ardından Daigo bir başkasını atmadan önce ileri atılırsa, bu teknik olarak burada bir dönüş kaybı olarak sayılır.
Artık tek bir eylem yerine, birbirini izleyen iki saldırıdan sonra dönüş galibiyet / kaybına bakabiliriz . Bu bize her oyuncunun ne tür çerçeve tuzakları kullanmayı sevdiğini ve ne sıklıkla çalıştıklarını gösterebilir . Ayrıca belirli hareketlerden sonra ne sıklıkla eylem olmadığını da gösterir (Eylem ->). Yine, 2LP ve Sonic Boom'un birlikte yeniden göründüğünü fark edeceksiniz.
Tokyo'nun dönüş galibiyet / mağlubiyet grafiğinde, Urien'in 2MK'si en üstte görünüyor, ancak sadece% 30'undan sonra bir tur kazanıyor. Ayrıca ateş topunun% 20 dönüş kazanma oranıyla en çok blok yapan üçüncü saldırısı olduğunu da görebilirsiniz. Blok dize o bu saldırılarından sonra pek çok dönüşler kaybeder neden grafiği göstermektedir. Uriens 2MK ve ateş topunun blokta bir avantajı yoktur , bu nedenle Tokido bu hareketleri kullandıktan sonra blok yapmak zorunda kalır. Bu, Guile gibi bir bölgeciye karşı sorunludur . Guile'ye yaklaşmayı başarırsanız, orada kalmak ve her vuruşun önemli olmasını sağlamak önemlidir. Bir ateş topuna Urien 2MK veya blok dizesi genellikle fazla bir şey sayılmaz.
Guile'nin 2LP ve Sonic Boom'un vuruş ve blok üzerinde çok etkili olması ve Uriens 2MK ve ateş topunun vuruş ve blok üzerinde çok etkisiz olması bağlamında, bu grafiklerin daha fazla anlamı var. Hemen hemen her bloke veya vurulan Guile 2LP veya Sonic Boom, Daigo için bir kombo veya avantajlı duruma yol açarken, Urien'in 2MK'si ve ateş topu sürekli olarak Tokido'yu vasat durumlara sokar. Bu mutlaka Tokyo'nun hatası değildir ve sadece 2MK ve daha az ateş topu kullanmak bir galibiyet garantisi vermez. Urien, Guile'nin 2LP'si ve Sonic Boom'u kadar faydalı hamlelere sahip değil çünkü o farklı bir karakter. Bununla birlikte, 2MK muhtemelen Tokyo'nun en çok kullandığı normal olmamalı ve Urien'in ateş topunu blok dizelerinin dışında daha sık kullanabilir. Bu veri kümesini keşfetmek için çok daha fazla perspektif var ve hepsini analiz etmeye çalışırken kaybolmak çok kolay.Daha ileri gitmeyeceğim, ancak umarım dövüş oyunlarında veri analizinin faydalarını doğru bir şekilde göstermişimdir. Veri kümesi herkese açıktırKaggle'da mevcut .
Herhangi bir veri analizi projesi için ilk sorun veri toplamadır. Veri bilimi, yeterli veri olduğu sürece her şeye uygulanabilir. Bu durumda manuel veri toplama güvenilir veya makul değildir. Daigo - Tokido veri setini oluşturmak için verileri her gün birkaç saat manuel olarak girmek yaklaşık bir haftamı aldı. Eğer adanmışsanız, maçlar için verileri manuel olarak girmek mümkündür, ancak bu sadece maç tekrarlarını izlemekten daha fazla çaba gerektirir ve işleri kolaylaştırmaya çalışıyoruz. Dövüş oyunları için birkaç gerçekçi veri toplama yöntemi düşündüm.
En kolay yöntem, dövüş oyununun geliştiricisinin fikri kendisinin uygulamasını sağlamaktır. Ben bir oyun geliştiricisi değilim, ancak her eylemin ilk etapta gerçekleşmesine izin veren koda bir tür sayaç ekleyebileceklerini hayal ediyorum. Daha sonra, toplanan verileri oyun içindeki oyuncu grafiklerini ve görselleştirmelerini göstermek için kullanabilir veya oyuncuların eylem verilerini dışa aktarmalarına izin verebilirler.
Artıları
Diğer bir yöntem, topluluğun oyundan veri toplama konusunda kendi yöntemini geliştirmesidir. Bu çok belirsizdir ve oyundan oyuna değişir. Bazı oyunlar yaratıcı yaklaşımlar gerektirebilir ve diğer oyunlar, topluluğun geliştiricinin kullanacağı aynı yöntemi kullanarak veri toplamasına izin veren tamamen açık kaynaklı olabilir. Tutarlı olabilecek bir fikir, oyuncunun denetleyicisi tarafından oluşturulan girdileri toplamak ve bunları sfvsim gibi bir simülatöre girmektir . Dövüş oyunları modlama veya simülatör oluşturma hakkında pek bir şey bilmiyorum, bu yüzden neyin işe yarayıp neyin yaramayacağını kesinlikle söyleyemem.
Artıları
Düşündüğüm ve kendi kendime denemeye karar verdiğim son yöntem, bir yapay zeka tarafından yapılması dışında, videolardan verileri tam olarak manuel olarak yaptığım gibi toplamak için bilgisayar vizyonunu kullanmaktı. Bir videoyu kare kare izler ve her animasyon karesinin ait olduğu hareketi tanımlar. Street Fighter III: 3rd Strike üzerinde bir nesne algılama algoritması olan yolov5 (Sadece Bir Kez Bakarsınız) kullanarak bir sprite algılama prototipi eğittim . Makine öğrenimi, modelleri eğitmek için çok fazla veri gerektirir. Python paketi YARDS (YOLO Yapay Retro-oyun Veri Sentezleyicisi) kullanarak bunun üstesinden gelmeyi başardım.. YARDS basitçe bir oyunun sprite'larını alır ve bunları oyunda arka planlara yapıştırarak etiketli sentetik oyun görüntüleri oluşturur. Bu paketi kullanarak herhangi bir sprite tabanlı oyun için gerektiği kadar çok sayıda etiketli eğitim görüntüsü oluşturabilirim.
Bu prototip modeli, nesne algılamanın oyun karakterleriyle savaşmaktan gelen hareketleri doğru ve kesin bir şekilde tespit etmek için gerçekçi bir şekilde kullanılıp kullanılamayacağını test etmek için yapıldı. Prototipin başarılı olduğunu söyleyebilirim, beklediğimden çok daha iyi çıktı. Mevcut haliyle, bu modelin tespit çıktıları makul bir şekilde faydalı bilgilere çevrilebilir. Örneğin, Ken Hadoken animasyonundaysa ve ayakta duran veya çömelen sprite geri dönmeden doğrudan vuruşuna animasyon alarak giderse, ateş topunun cezalandırıldığı sonucuna varabiliriz. Ayrıca, hataların çoğu, sprite'ları klasörlere yerleştirirken yeterince ayrımcılık yapmamama ve bazı animasyon karelerinin birden fazla hareket arasında paylaşıldığını fark etmememe atfedilebilir. Böylece bu model kolayca iyileştirilebilir ve geliştirilebilir. Bu model yalnızca Ken'i algılar,ama en az iki karakterle tamamen işlevsel bir örnek oluşturmayı planlıyorum. Şu anda oyundaki tüm sprite'ları algılayan tek bir model oluşturmayı planlamıyorum çünkü bunu yapacak kaynaklara sahip olduğumu sanmıyorum ve işe yarayacağından emin değilim. Bu Ken prototipi 48 tespit edilebilir sınıf içerir (hareketler / animasyonlar). Hareketler henüz başlangıç ve aktif / kurtarma çerçeveleri arasında ayrım yapılmadı, bu da karşı vuruşlar ve ıslık cezaları hakkındaki bilgileri deşifre etmek için gerekli olacak. Bu prototip ayrıca yalnızca Ken'in varsayılan rengi için çalışır. Diğer 6 rengini hesaba katmak veBu Ken prototipi 48 tespit edilebilir sınıf içerir (hareketler / animasyonlar). Hareketler henüz başlangıç ve aktif / kurtarma çerçeveleri arasında ayrım yapılmadı, bu da karşı vuruşlar ve ıslık cezaları hakkındaki bilgileri deşifre etmek için gerekli olacak. Bu prototip ayrıca yalnızca Ken'in varsayılan rengi için çalışır. Diğer 6 rengini hesaba katmak veBu Ken prototipi 48 tespit edilebilir sınıf içerir (hareketler / animasyonlar). Hareketler henüz başlangıç ve aktif / kurtarma çerçeveleri arasında ayrım yapılmadı, bu da karşı vuruşlar ve ıslık cezaları hakkındaki bilgileri deşifre etmek için gerekli olacak. Bu prototip ayrıca yalnızca Ken'in varsayılan rengi için çalışır. Diğer 6 rengini hesaba katmak veTwelve's XCOPY super , ya bu bir karakter için en az 7x48 daha fazla sınıf eklemem ya da alternatif bir çözüm bulmam gerekir. Ne kadar çok sınıf varsa, o kadar fazla veri ve işlem gücü gerekir. Veri üretimi bir sorun olmasa da, verilerin hızlı bir şekilde saklanması ve işlenmesi bir sorun haline gelir. Hâlâ makine öğrenimi ve sinir ağları hakkında öğreniyorum, ancak her seferinde bir karakter için modeller oluşturup bunları birbirine yapıştırabileceğimi sanmıyorum. Ayrıca, bu prototip 48 sınıfla çalışsa da, tüm oyun için binlerce sınıfla da işe yarayıp yaramayacağından emin değilim. Bununla birlikte, Ken prototipi gibi karaktere özgü modeller oluşturmak ve kullanmak daha mantıklıdır. Neyin işe yarayıp neyin işe yaramayacağını kesin olarak belirlemek için daha fazla deney yapmalıyım.
Artıları
Yasal Uyarı: Bu makale yalnızca eğitim amaçlıdır. Kimseyi web sitelerini, özellikle de bu tür eylemlere karşı hüküm ve koşulları olabilecek web mülklerini kazımaya teşvik etmiyoruz.
Zeta Alpha'dan aylık ML makaleleri seçkisi: Ses oluşturma, Backprop'suz Gradyanlar, Uzmanların Karışımı, Çok Modluluk, Bilgi Alma ve daha fazlası. Mart ayı yapay zeka dünyasındaki gelişmelerle dolu olarak geldi: hemen arkamızda WSDM konferansı ve AAAI'nin de henüz sona ermiş olması gibi yayınlar ve konferanslar gelmeye devam ediyor.
Arka hikaye Her ürünün bir hikayesi vardır ve bu Yapdoof'un başlangıç hikayesidir. Yapdoof, Omept Technology Nijerya Limited'in bir ürünüdür.
İster NFT'lerde yeni olun, ister sahnenin emektarı olun, burada anlattıklarımın faydalı olabileceğini umuyorum. Bu seri, "projelerin" herkesi kendilerine bir miktar para kazandırmak için manipüle etmek için kullandıkları özenle tasarlanmış yöntemleri ortaya çıkarmayı amaçlıyor.
Abha'da spor aktiviteleri için bir deneyim tasarlayalım! Programın neredeyse yarısına geldik ve 3. proje zamanı geldi! Yalan söylemeyeceğim bu proje şimdiye kadar yaptığım en bunaltıcı, stresli ama eğlenceli proje olabilir. Başlamak için, güzel Abha şehrinde spor aktiviteleri için bir deneyim tasarlamak olan meydan okumamızla tanıştık.