\subsection{Global State Evaluation}
\paragraph{Definition}
When human players play StarCraft II, they usually have a sense of whether they would win or lose in the current state.
Such a sense is essential for the decision making of what to train or build in the following steps.
For AI bots, it's also desirable to have the ability of predicting the probability of winning in a certain state.
Such an ability is called global state evaluation in StarCraft community.
Formally, global state evaluation is predicting the probability of winning given current state at time step $t$, \ie predicting the value of $P(R=win|x\_t)$.
$x\_t$ is the state at time step $t$ while $R$ is the final result.
Usually, $x\_t$ couldn't be accessed directly, what we obtain is the observation of $x\_t$ noted as $o\_t$.
Thus, we use $o\_1, o\_2, ..., o\_t$ to represent $x\_t$ and try to learn a model for predicting $P(R=win|o\_1, o\_2, ..., o\_t)$ instead.
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\begin{figure}[t]
\begin{center}
 \includegraphics[width=\linewidth]{images/BASELINE}
\end{center}
 \caption{\textbf{Baseline network architecture.} $o\_t$ is the input feature vector. A, B and E are linear units with the number of units 1024, 2048 and 1, while C and D are GRUs with size 2048 and 512.}
 \label{fig:baseline}
\end{figure}
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\paragraph{Baseline Network}
% \paragraph{Architecture}
We model global state evaluation as a sequence decision making problem and use Recurrent Neural Networks (RNNs)~\cite{mikolov2010recurrent} to learn from replays.
Concretely, we use GRU~\cite{cho2014properties} in the last two layers to model the time series $o\_1, o\_2, ..., o\_t$.
As shown in Figure~\ref{fig:baseline}, the feature vector $o\_t$ flows through linear units A and B with size 1024 and 2048.
Then two GRUs C and D with size 2048 and 512 are applied.
The hidden state from D is fed into the linear unit E followed by a Sigmoid function to get the final result $r\_t$.
ReLUs are applied after both A and B.
\paragraph{Objective Function}
Binary Cross Entropy Loss (BCE) serves as our objective function, which is defined as Equation~\ref{equation:bce},
 \begin{equation}\label{equation:bce}
 \begin{aligned}
 J(\Omega\_t, R\_t) = -& log(P(R=1|\Omega\_t))\cdot R\_t \\
 -& log(P(R=0|\Omega\_t))\cdot (1 - R\_t)
 \end{aligned}
 \end{equation}
where $\Omega\_t$ stands for $o\_1, o\_2, .., o\_t$ and $R\_t = R$ is the final result of a match.
We simply set $R$ to be 1 if the player wins at the end and set it to be 0 otherwise.
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\vspace{-1em}
\paragraph{Experiment Results}
The baseline network is trained on our dataset using global feature vector and evaluated with mean accuracy.
We report the results of all replays in Table~\ref{table:map}, serving as the baseline results for global state evaluation in MSC.
For Terran versus Terran matches, the mean accuracy in test set is 61.1\% after model converges. 
We also show the mean accuracies of different game phrases in Figure~\ref{fig:map}.
At the beginning of the game (0\%-25\%), it's hard to tell the probability of winning, as the mean accuracy of this curve is 52.9\%.% and doesn't change much with the training progressing.
After half of the game (50\%-75\%), the mean accuracy could reach 64.2\%, while it's around 79.7\% at the end of the game (75\%-100\%).

这是我论文的第八部分，不要回复
하위 섹션{글로벌 상태 평가}\단락{정의}인간 플레이어는 스타크래프트 II를 플레이할 때 보통 현재 상태에서 이길지 질지에 대한 감각을 가지고 있습니다.이러한 감각은 다음 단계에서 무엇을 훈련하거나 구축할지 결정하는 데 필수적입니다.인공지능 봇의 경우 특정 상태에서 승리할 확률을 예측할 수 있는 능력도 갖추는 것이 바람직합니다.이러한 능력을 스타크래프트 커뮤니티에서는 글로벌 상태 평가라고 합니다.공식적으로 글로벌 상태 평가는 시간 단계 $t$에서 주어진 현재 상태에서 승리할 확률을 예측하는 것, 즉 $P(R=win|x\_t)$의 값을 예측하는 것입니다.여기서 $x\_t$는 시간 단계 $t$의 상태이고, $R$은 최종 결과입니다.일반적으로 $x\_t$는 직접 접근할 수 없기 때문에 $o\_t$로 표시된 $x\_t$의 관측값을 얻습니다.따라서 $o\_1, o\_2, ..., o\_t$를 사용하여 $x\_t$를 표현하고 대신 $P(R=win|o\_1, o\_2, ..., o\_t)$를 예측하기 위한 모델을 학습하려고 합니다.%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%\begin{figure}[t]\begin{center} \포함그래픽[너비=\선폭]{이미지/BASELINE}\end{center} \caption{\textbf{베이스라인 네트워크 아키텍처.} o\_t$는 입력 특징 벡터입니다. A, B, E는 단위 수가 1024, 2048, 1인 선형 단위이고, C와 D는 크기가 2048, 512인 GRU입니다.} \label{fig:baseline}\end{figure}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%\parraph{기준 네트워크}% \paragraph{아키텍처}글로벌 상태 평가를 시퀀스 의사 결정 문제로 모델링하고 순환 신경망(RNN)~\cite{mikolov2010recurrent}을 사용하여 리플레이를 통해 학습합니다.구체적으로, 마지막 두 레이어에서 GRU~\cite{cho2014properties}를 사용하여 시계열 $o\_1, o\_2, ..., o\_t$를 모델링합니다.그림~\ref{fig:baseline}에서 볼 수 있듯이, 특징 벡터 $o\_t$는 크기가 1024 및 2048인 선형 단위 A와 B를 통과합니다.그런 다음 크기가 2048과 512인 두 GRU C와 D가 적용됩니다.D의 숨겨진 상태는 선형 단위 E에 공급된 후 시그모이드 함수를 통해 최종 결과 $r\_t$를 얻습니다.ReLU는 A와 B 뒤에 적용됩니다.\단락{목적 함수}이진 교차 엔트로피 손실(BCE)이 목적 함수로 사용되며, 이는 방정식~\ref{equation:bce}로 정의됩니다, \begin{방정식}\label{방정식:bce} \begin{aligned} J(\Omega\_t, R\_t) = -& log(P(R=1|\Omega\_t))\cdot R\_t \\. -& log(P(R=0|\Omega\_t))\cdot (1 - R\_t) \end{aligned} \end{방정식}여기서 $\Omega\_t$는 $o\_1, o\_2, .., o\_t$를 나타내고 $R\_t = R$은 일치의 최종 결과입니다.플레이어가 최종적으로 승리하면 $R$을 1로 설정하고 그렇지 않으면 0으로 설정하기만 하면 됩니다.%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%\vspace{-1em}\단락{실험 결과}기준 네트워크는 글로벌 특징 벡터를 사용하여 데이터 세트에 대해 훈련되고 평균 정확도로 평가됩니다.모든 리플레이 결과는 Table~\ref{table:map}에 보고되며, MSC에서 글로벌 상태 평가의 기준이 되는 결과입니다.테란 대 테란 경기의 경우, 모델이 수렴한 후 테스트 세트의 평균 정확도는 61.1\%입니다. 또한 다양한 게임 구문의 평균 정확도를 그림~\ref{fig:map}에 표시했습니다.게임 초반(0\%-25\%)에는 이 곡선의 평균 정확도가 52.9\%.%이고 훈련이 진행됨에 따라 크게 변하지 않기 때문에 승리 확률을 알기 어렵습니다.게임의 절반(50\%-75\%)이 지나면 평균 정확도는 64.2\%에 달하고, 게임이 끝날 때(75\%-100\%)에는 약 79.7\%에 달할 수 있습니다.이것은 제 글의 8번째 부분이며 다시 답장할 필요가 없습니다.