(追記)JavaScriptで実装してみました 昔、何かの雑誌*1でマリオのジャンプの実装法を見た覚えがあって、あの放物線運動は、 マリオの速度ベクトルを保存しておいて座標を計算するんじゃなくて、 マリオの前回の座標を保存しておいて座標を計算しているんだそうです。 y_temp = Mario.y; Mario.y += (Mario.y - Mario.y_prev) + F; Mario.y_prev = y_temp;Fはその瞬間の力で、ジャンプの瞬間はF=10にして、空中ではF=-1にします。 するとこんな放物線になります。 [0,10,19, 27, 34, 40, 45, 49, 52, 54, 55, 55, 54, 52, 49, 45, 40, 34, 27, 19, 10, 0] 加減算しか使わないので、非常に高速にできたと。 これがVerlet積分に似ているなと思った
We tackle a task where an agent learns to navigate in a 2D maze-like environment called XWORLD. In each session, the agent perceives a sequence of raw-pixel frames, a natural language command issued by a teacher, and a set of rewards. The agent learns the teacher's language from scratch in a grounded and compositional manner, such that after training it is able to correctly execute zero-shot comma
An AI agent with human-like language acquisition in a virtual environment Despite tremendous progress, artificial intelligence is still limited in many ways. For example, in computer games, if an AI agent is not pre-programmed with game rules, it must try millions of times before figuring out the right moves to win. Humans can accomplish the same feat in a much shorter time, because we are good at
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