星际2秘籍地图全开命令（星际争霸2自由之翼代码大全）

对于《星际迷航》的粉丝来说根据目前未知的情报地图是一个重要的组成部分

本文显示了在实时策略(RTS)游戏中，当发现一种隐藏信息状态的方法时，defograph将会在游戏中显示为模糊状态

AlphaGo的成功引起了人工智能应用程序的广泛关注，该应用程序提供了更复杂的任务环境，例如智能游戏、象棋、象棋和祖先游戏等的深度学习

本文作者使用defoggan完成由于战争遗留下来的完整信息的方法，本文将star trek用作实验场景。这是一个RTS游戏。游戏有三种不稳定的种族。《星际争霸战》是一款广受欢迎的电子游戏，在20年前，玩家创造了一种完全不同的游戏风格和策略。为了让玩家的角色更上一层楼，作者defoggan为30，000此外，球员在球场和暴风雪中被广泛使用

图1:比较日志估计值和实际值，朋友和敌人单位在地图上以绿色和红色(黑色)运行日志不可见的敌人单位估计值

战争迷雾意味着我们已经发现但目前没有监控的区域无法访问视线和信息。马尔可夫决策过程(podp)可以部分监控战争系统问题

star trek为研究复杂的pomdp问题提供了一个很好的平台，该作者通过网络建立了一个基于真实信息的日志，该日志可以准确地预测战争中的潜在竞争对手的状态

从理论上说，除了基于defogg条件的GAN的继承，使用跳跃式连接来建立基于defogg former编码器-codec结构的30 GAN的比较损耗之外，作者还进行了模糊和模糊的游戏

迪夫格根开发的用于解决战争迷雾的实用工具迪夫格根是甘的第一个破解"星际争霸战"难题的方法

在t时间里，defogap会根据可观测(雾)状态建立一个完整的观察状态，以观察在特定时间内所有的朋友和敌方单位的确切位置

图2:defogap的体系结构概述

defogap的创建者使用的是wall network风格，当属性映射的大小减小一半时，合并内核的大小固定为3*3

defoggan的创建者包括编码器、编解码器和通道组合层，使用编码器32*32*82提取存储在战争迷雾中的语义特征

使用编码器语义提取的编码器功能创建预测数据，解析将数据转换为高维数据，并使用转换过程完成结果的编码

表1:当混合矩阵X_T和X_T使用超过10，000帧的测试数据时，表中包含一个平均占位符

表1汇总了defoggan的输入输出统计数据；观察状态X_T、累积观察状态X_T和实际y_t输出的平均值，您可以看到54%的单位，83%的单位会导致累积的可观察状态的第一种错误类型

65432 + 4R

图4:预测结果的可视化部分在左侧是可观察状态(X_T)，第二列是可观察状态X_T，第三列是CED(当前最好的除雾器)的预测结果

号

表4:比较了defoggan和其他模型的准确性

图4中的可视化结果有效地说明了每个模型的defogap的估计性能，例如，在视频4中，选择随机的四组视频以显示每个模型的预测后视图状态(例如，在视频4中，X_T状态的右侧) 通过使用观测结果和累积观测结果，CED可以创建一个与实际值非常相似的观测状态，同时创建一个相当可靠的完整状态，但日志记录可以生成更精确的WGAN-GP记录