論文の概要: Carefully Structured Compression: Efficiently Managing StarCraft II Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08659v1
• Date: Fri, 11 Oct 2024 09:33:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-30 22:45:00.729144
• Title: Carefully Structured Compression: Efficiently Managing StarCraft II Data
• Title（参考訳）: 慎重に構造化された圧縮 - StarCraft IIデータの効率的な管理
• Authors: Bryce Ferenczi, Rhys Newbury, Michael Burke, Tom Drummond,
• Abstract要約: StarCraft IIのシリアライズフレームワークを導入し、データセットの生成とストレージのコストを削減する。 データセットを使用して、他のデータセットでトレーニングされた同等のモデルのパフォーマンスを超えるディープラーニングモデルをトレーニングします。 導入されたデータセット変換および利用フレームワークはオープンソースであり、同様の特徴を持つデータセットのフレームワークとして使用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.349721238822953
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Creation and storage of datasets are often overlooked input costs in machine learning, as many datasets are simple image label pairs or plain text. However, datasets with more complex structures, such as those from the real time strategy game StarCraft II, require more deliberate thought and strategy to reduce cost of ownership. We introduce a serialization framework for StarCraft II that reduces the cost of dataset creation and storage, as well as improving usage ergonomics. We benchmark against the most comparable existing dataset from \textit{AlphaStar-Unplugged} and highlight the benefit of our framework in terms of both the cost of creation and storage. We use our dataset to train deep learning models that exceed the performance of comparable models trained on other datasets. The dataset conversion and usage framework introduced is open source and can be used as a framework for datasets with similar characteristics such as digital twin simulations. Pre-converted StarCraft II tournament data is also available online.
• Abstract（参考訳）: データセットの作成と保存は、多くのデータセットが単純なイメージラベルペアまたはプレーンテキストであるため、機械学習における入力コストの見過ごされがちである。 しかし、リアルタイム戦略ゲームStarCraft IIのような、より複雑な構造を持つデータセットは、所有権のコストを削減するために、より慎重な思考と戦略を必要とする。 StarCraft IIのシリアライズフレームワークを導入し、データセットの生成とストレージのコストを削減し、使用状況のエルゴノミクスを改善した。 私たちは、textit{AlphaStar-Unplugged}の最も類似したデータセットに対してベンチマークを行い、作成コストとストレージの両方の観点から、私たちのフレームワークの利点を強調します。 データセットを使用して、他のデータセットでトレーニングされた同等のモデルのパフォーマンスを超えるディープラーニングモデルをトレーニングします。 導入されたデータセット変換と利用のフレームワークはオープンソースであり、デジタルツインシミュレーションのような類似した特徴を持つデータセットのフレームワークとして使用できる。 事前変換されたStarCraft IIトーナメントのデータもオンラインで公開されている。

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