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親切にありがとう。 ml-agentsについても興味があって調べていたんだけど 大抵がボールを板から落とさないようにすることだったり 画像を認識させて猫を判別するとかだったりして 自分...
増田がml-agentsをどこまで理解したか分からんけど、 基本は「あらゆるデータをハッシュ化」した後に「現実よりもはやい速度で学習させる」のがメインだからどうしても物理演算系のサ...
ありがとう。 ml-agentsの公式サンプルを1から全て動かしてみようと思う。 理解できるかどうかは動かして確認してみてからだと思うけど頑張ろうと思う。 レベルアップしたら実行できる...
それは学習時のパラメータとか学習度合いで制御できるぞ。 実際に学習回数が少ないモデルだと同じagentでもキレの悪い動作しかしなかったり、逆に学習回数が多いモデルだと学習回数...
1つの学習モデルで、学習強度が5000とか10000とか設定は出来ないっぽいね。 確かに子育て感覚で根気が必要そうだ。
その学習強度ってパラメータは知らんけど（単にstep数のことか？） 増田も知っての通り、過学習っていう連作障害的な奴があるから学習させ過ぎも問題ってのはまあある。 だから「上...
ひえぇ、でも大変そうだな。 プログラムで1から組んだほうが誤動作はしなさそうだ。 大変なことに変わりはなさそうだけれど。
プログラムは答えが分かってる場合に答えまでの式を描く作業だけど、 機械学習は答えは分かっても式が分からないからトライアンドエラーを繰り返す作業だからな。本質的には別。 何...
プログラミングはよくわからないが20年後のゲームはNPCの目にカメラが設定されてレンダリングされた静止画から物体認識して追跡する仕組みとかできてそう。
それはビンゴで、ml-agentsの機能そのもののBrainでは入力するデータにcameraがあって「Agentの視界」から色々判断させるような処理も行える。 サンプル漁ってみ。どのサンプルだったか忘れ...
すべての情報が与えられている世界でいちいち画像ベースで視覚認知エミュレーションさせる意義が分からんな。
サラリーマン「なあ、俺の得意先100個位あるんだけど、どのルートで行くのが一番早いか計算してみてくれよ…」
巡回ルート営業サラリーマン問題かー
すべての情報から必要な情報を取り出した結果が画像にならないと言えるか?
視覚認知エミュの必要はないかもしればいが、 NPCが神のようにすべての情報を知っているとしたら、ゲームは破綻する ダンボール箱に隠れて敵の背後から近付いても、無意味になる あ...
レンダリングするのとレイ投げるの、どっちが楽になるんかね
画像系の入力はそもそも基底空間からの情報入力を想定してるんだからレイじゃ代替できんだろ。フェーズドアレイデプスセンサーみたいなのがあればまた別かも知らんが。
いや、今ならわざわざレンダリングするよりオブジェクトとの当たり判定とるのが一番手っ取り早いじゃん、って話。 人間の視野をエミュレートするならレイよか円錐だろうけど
単にレイでやるなら既存のゲームにもそういうのはいると思うが、例えばシーン内のオブジェクトに化けるような兵装への対応方法が全く人間っぽくならないじゃん。 いや、FPSクラスのA...
Perceptionを人間っぽくリアルにしたらactionもリアルになるかというとまた別な話が気がする。
まーでもより入力がアナログな感じになる方が人間っぽくなるよな、ってのは増田でも理解できるところだと思うぞ。 超絶プロ的な人間の思考がアナログなのかと言われると多分違うん...
認知を踏まえてどういうアクションを取るかは恣意的に設定・調整するしかないので、 入り口を緻密にしたからと言って最終的な行動がリアルになるかというと結局のところ開発者のさ...
少なからずワイのやってる機械学習は「結果に対して報酬を与える」だから途中のアクションは制御しいひんのやで。 よくある「筋肉だけ作って歩かせてみた」みたいなんでも特にモー...
でも今後そのままにはならんと思うがね。 占い師が使うみたいな魔法の言葉だな
機械学習で危ない奴を見つける監視カメラできてるらしいしな。 そのカメラは本屋3店舗？くらいで使われていて 窃盗があれば連携して他の本屋でもそいつが窃盗犯として認識され注目...
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