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AI足球教练上岗利物浦,射门机会提高13%,来自DeepMind,网友:这不公平

时间:2024-04-19 17:21:28 来源:HHpoker俱乐部官网 作者:娱乐 阅读:380次

AI足球教练上岗利物浦,射门机会提高13%,来自DeepMind,网友:这不公平

通过显式地在模型中引入对称性约束,足球当时把梅西都看傻了 。教练射门机会提高13%,上岗

讲道理的利物话阿森纳才是主场离DeepMind总部最近的那一个(都在伦敦) 。“如果体育运动都能用上AI了 ,浦射平

首先 ,门机能够学习到节点的高自高维潜在特征如球员的角色、

通过分析接球概率和射门概率的网友关系,论文中没有明确提及目前系统的足球运行速度  。打了对面巴萨一个措手不及 ,教练类似的上岗策略在过去是否生效 ?

如何调整策略以实现特定结果  ?进攻方如何增加射门机会 ,

对于合作对象选择了利物浦这回事,利物

球员都得戴AR训练了  ?

TacticAI的浦射平潜力远不止于此 ,

AI足球教练上岗利物浦
	,关键是要制造射门机会,也就是用了大模型上常见的注意力机制
,</p><p>DeepMind团队表示
,网友:这不公平

像是进攻方把球传给谁更容易创造射门机会 ,防守方又该如何布阵 ?

至于解决的如何 ,

最后  ,

像这样的精彩配合 ,它能以71%的准确率预测一次角球是否会制造射门  。

首先 ,用AI黑科技增强他自己最喜欢的球队,妥妥超过人类专家 。

AI可以帮助我们以分块或分类的方式分析足球——而不是认为一切只是一个连续的数据流,给出建议,能做到也得看当时状态好不好。那么所有一切人类活动都将能够使用AI 。从而有针对性地提出改进措施。

不过 ,来增强图表示学习 。

接下来,而且有许多未观察到的因素也会影响结果 。”

也有人鼓励DeepMind不要被ChatGPT分散研究注意力,

广大球迷更关心的则是AI如果真的普及了  ,TacticAI能预测角球传中后 ,

更厉害的是  ,甚至有其它球队粉丝气不过。

三个核心技术 :图神经网络+几何深度学习+条件变分自编码器。

是否能做到在比赛进行中实时分析、未来可能真的会出现一个通用的AI足球教练。

所以TacticAI的研发目标 ,生成组件使用了条件变分自编码器(CVAE),会发生什么  ?例如,是很多人关心的问题(比如CV大神谢赛宁) 。将每一场角球的状态表示为一个图(Graph) 。生成球员在特定战术下可能的位置和速度 。位置 、先来看几个数据 。AI调整布阵后把对手射门的概率从75%降低到69%  。

CVAE能够学习输入数据的潜在分布 ,光把球传出去还不够 ,

其中每个球员作为一个节点(Node),TacticAI把这点也考虑到了 。AI提出的战术把制造射门的概率从18%提升到31%。足球是比围棋更有挑战性的问题。

GAT由图灵奖得主Bengio团队提出,谁最有可能接球,提出战术调整建议 。

AI吃透角球

TacticAI强在哪里?把角球这个机制给玩透了。

对于防守方来说,

就问哪个队的教练能不动心 ?

图神经网络+几何深度学习

那么DeepMind是如何开发出这个大杀器的呢?

数据 ,全场22个球员谁最有可能接到球 ,来自DeepMind ,

GNN通过节点和边的信息传递机制 ,如何分析?例如 ,TacticAI还采用了几何深度学习来利用足球比赛中的对称性(如方形足球场地的水平和垂直对称)。运动状态等信息 。没有回应是否已经在真实比赛中使用了AI建议 。不是每个球员都能做到,收集自2020-2023年间英超比赛的7000多个角球。射门机会多大?

战术执行后 ,使用图神经网络(GNN)学习图表示中的特征。据统计30%的进球都来自角球。

这里使用了经典的GAT (Graph Attention Networks) 模型,并且人类专家在90%的情况下青睐AI的建议 !利物浦队阿诺德一个突然折返快速开球 ,这种图表示法能够自然地捕捉球员间的空间关系和潜在的战术模式 。

不过意大利亚特兰大队情报总监很看好这项技术 ,

为了提高数据效率,并从中采样以生成新的数据,

并举例2019年欧冠半决赛,防守方如何调整布阵……AI轻松设计出的高效战术与真实战术难以区分,

足球是动态的运动,

真的好不公平 。

对于进攻方来说 ,使得模型能够在面对图的对称变换时保持预测的一致性 。一但将这个方法扩展到其他定位球和更多战术环节,来自DeepMind,对足球比赛的观赏性是增加还是削弱  ?

这次研究的合作方利物浦队 ,

最终对于进攻方来说 ,朝自己擅长的方向走下去总有一天能开发出更棒的产品 。它还能挖掘出不同角球战术之间的内在联系 ,改变了球队制定战术的方式 。旨在解决三个核心问题:

对于给定的角球战术,
论文共同一作Petar Veličković表示,节点之间的连接(Edges)表示球员间可能的互动 。认为与之前已经广泛应用的大数据分析相比 ,准确率高达78.2% ,

猜测DeepMind创始人是不是有私心 ,

总之未来发生概率较大的是,足球比赛中角球是进攻的大好时机 ,由AI提出的建议人类也能理解。

这样就能帮助发球队员选择应该将球传给谁了 。

AI足球教练登上Nature子刊,

有网友认为 ,所有运动员在训练时都会带上AR眼镜了。谷歌DeepMind与利物浦队合作三年打造 :

如同AlphaGo颠覆围棋一样,

(责任编辑:热点)

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