論文の概要: Supervised Learning Achieves Human-Level Performance in MOBA Games: A
Case Study of Honor of Kings
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.12582v1
- Date: Wed, 25 Nov 2020 08:45:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2022-09-21 01:53:26.404964
- Title: Supervised Learning Achieves Human-Level Performance in MOBA Games: A
Case Study of Honor of Kings
- Title（参考訳）: MOBAゲームにおける人間レベルのパフォーマンス向上のための指導的学習--王の名誉を事例として
- Abstract要約: オンラインバトルアリーナ(MOBA)ゲームにおける人間レベルのパフォーマンスを実現する,教師付き学習ベース人工知能(AI)プログラムであるJueWu-SLを提案する。
我々は,MOBAゲームプレイのマクロストラテジーとマイクロマネジメントを,教師付きとエンドツーエンドの方法でニューラルネットワークに統合する。
現在最も人気のあるMOBAであるHonor of KingsでテストされているAIは、標準的な5v5ゲームにおいて、ハイキングプレイヤーのレベルで競争力を発揮しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.534249771219926
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present JueWu-SL, the first supervised-learning-based artificial
intelligence (AI) program that achieves human-level performance in playing
multiplayer online battle arena (MOBA) games. Unlike prior attempts, we
integrate the macro-strategy and the micromanagement of MOBA-game-playing into
neural networks in a supervised and end-to-end manner. Tested on Honor of
Kings, the most popular MOBA at present, our AI performs competitively at the
level of High King players in standard 5v5 games.
- Abstract（参考訳）: マルチプレイヤーオンラインバトルアリーナ(MOBA)ゲームにおいて人間レベルのパフォーマンスを実現する,教師付き学習ベース人工知能(AI)プログラムであるJueWu-SLを提案する。
従来の試みとは異なり、マクロ戦略とMOBAゲームプレイのマイクロマネジメントを、教師付きとエンドツーエンドの方法でニューラルネットワークに統合する。
現在最も人気のあるMOBAであるHonor of KingsでテストされているAIは、標準的な5v5ゲームでハイキングプレイヤーのレベルで競争力を発揮する。
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