这是我论文的第六部分：

\begin{figure}[t]
\begin{center}
 \includegraphics[width=\linewidth]{images/spatial}
\end{center}
 \caption{\textbf{Visualization of spatial feature tensor.} From left to right, the images represent unit density, unit type, unit relative and map height respectively.}
 \label{fig:spatial}
\end{figure}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{Sampling and Extracting Features} 
\label{subsection:sampling}
The number of action $a\_\emptyset$ is much larger than the total number of high-level actions in $A$.
Thus, we sample the (observation, action) pairs in the parsed files to balance the number of these two kinds of actions, and then extract features from them.
% $N$ is set to $12$, because it's a reasonable choice for balancing the two kinds of actions as shown in Figure~\ref{fig:balance}.
The features we extracted are composed of global feature vectors and spatial feature tensors.
The global feature vector is normalized into [0, 1], which consists of a few sub-vectors described here in order:
\begin{enumerate}
 \item frame id.
 \item the resources collected and used by the player.
 \item the alerts received by the player.
 \item the upgrades applied by the player.
 \item the techniques researched by the player.
 \item the units and buildings owned by the player.
 \item the enemy units and buildings observed by the player.
\end{enumerate}
The spatial feature tensor is roughly normalized into [0, 1] with shape $13\times 64\times 64$, which contains similar features to global feature vector with additional spatial information, as shown in Figure~\ref{fig:spatial}. 

Once features are extracted, we split our dataset into training, validation and test set in the ratio 7:1:2.
The ratio between winners and losers preserves 1:1 in the three sets.
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\subsection{Downstream Tasks}
Our dataset MSC is designed for macro-management in StarCraft II.
We will list some tasks of macro-management that could benefit from our dataset in this section.
% \paragraph{Game Statistics}
% One use of MSC is to analyze the behavior patterns of players when playing StarCraft, such as the statistics of winners' opening strategy.
% We collect all the builds that winners trained or built in the first 20 steps, and show them in Figure~\ref{fig:op}.
% We can see that SCV is trained more often than any other build during the entire 20 steps, especially in the first 5 steps, while Marine is trained more and more often after the first 10 steps.
% Other possible analyses include the usage of gases and minerals, the relationship between winning and the usage of supply and etc.
 \paragraph{Long Sequence Prediction}
 Each replay is a time sequence containing states (feature vectors), actions and the final result.
 One possible task for MSC is sequence modeling.
 The replays in MSC usually have 100-300 states, which could be used for evaluting sequence models like LSTM~\cite{hochreiter1997long} and NTM~\cite{graves2014neural}.
 As for tasks in StarCraft II, MSC could be used for build order prediction~\cite{justesen2017learning}, global state evaluation~\cite{erickson2014global} and forward model learning.
 \paragraph{Uncertainty Modeling}
 Due to ``the fog of war", the player in StarCraft II could only observe friendly builds and part of enemy builds, which increases the uncertainty of making decisions.
 As shown in Figure~\ref{fig:po}, it's hard to observe enemy builds at the beginning of the game.
 Though the ratio of observed enemy builds increases as game progressing, we still know nothing about more than half of the enemy builds.
 This makes our dataset suitable for evaluating generative models such as variational autoencoders~\cite{kingma2013auto}.
 Some macro-management tasks in StarCraft such as enemy future build prediction~\cite{dereszynski2011learning} or enemy state prediction can also benefit from MSC.

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이 글의 여섯 번째 부분은 다음과 같습니다.\begin{figure}[t]\begin{center} \포함그래픽[너비=\선폭]{이미지/공간}\end{center} \caption{\textbf{공간 특징 텐서의 시각화.} 왼쪽에서 오른쪽으로, 이미지는 각각 단위 밀도, 단위 유형, 단위 상대 및 맵 높이를 나타냅니다.} \label{fig:spatial}\end{figure}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%\하위 섹션{특징 샘플링 및 추출} \label{subsection:샘플링}액션 $a\_\emptyset$의 수는 $A$의 상위 레벨 액션의 총 수보다 훨씬 큽니다.따라서 구문 분석된 파일에서 (관찰, 작업) 쌍을 샘플링하여 이 두 종류의 작업 수에 균형을 맞춘 다음 이로부터 특징을 추출합니다.그림과 같이 두 종류의 액션의 균형을 맞추기 위해 $N$을 $12$로 설정한 이유는 두 가지 액션의 균형을 맞추기 위한 합리적인 선택이기 때문입니다~\ref{fig:balance}.추출한 특징은 전역 특징 벡터와 공간 특징 텐서로 구성됩니다.전역 특징 벡터는 [0, 1]로 정규화되며, 여기에 설명된 몇 가지 하위 벡터로 순서대로 구성됩니다:\시작{열거} \항목 프레임 ID. \항목 플레이어가 수집하고 사용하는 리소스. \항목 플레이어가 수신한 알림. \항목 플레이어가 적용한 업그레이드. \아이템 플레이어가 연구한 기술. \플레이어가 소유한 유닛과 건물을 항목화합니다. \플레이어가 관찰한 적 유닛과 건물을 항목화합니다.\end{enumerate}공간 특징 텐서는 대략 [0, 1]로 정규화되어 $13\배수 64\배수 64$ 모양을 가지며, 그림과 같이 공간 정보가 추가된 글로벌 특징 벡터와 유사한 특징을 포함합니다~\ref{fig:spatial}. 특징이 추출되면 데이터 세트를 7:1:2의 비율로 훈련, 검증, 테스트 세트로 나눕니다.승자와 패자의 비율은 세 세트에서 1:1을 유지합니다.%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%\하위 섹션{다운스트림 작업}MSC 데이터 세트는 스타크래프트 II의 매크로 관리를 위해 설계되었습니다.이 섹션에서는 데이터 세트를 활용할 수 있는 매크로 관리 작업 몇 가지를 나열하겠습니다.% \paragraph{게임 통계}MSC의 한 가지 용도는 승자의 오프닝 전략 통계와 같이 스타크래프트를 플레이할 때 플레이어의 행동 패턴을 분석하는 것입니다.승자가 처음 20단계에서 훈련하거나 구축한 모든 빌드를 수집하여 그림에 표시합니다~\ref{fig:op}.전체 20단계 중 특히 첫 5단계에서 다른 어떤 빌드보다 SCV가 더 자주 훈련된 반면, 첫 10단계 이후에는 마린이 점점 더 자주 훈련된 것을 볼 수 있습니다.% 기타 가능한 분석에는 가스 및 광물 사용량, 승리와 보급품 사용량 간의 관계 등이 있습니다. \단락{긴 시퀀스 예측} 각 리플레이는 상태(특징 벡터), 동작 및 최종 결과를 포함하는 시간 시퀀스입니다. MSC의 한 가지 가능한 작업은 시퀀스 모델링입니다. MSC의 리플레이에는 일반적으로 100~300개의 상태가 있으며, 이는 LSTM~\cite{hochreiter1997long} 및 NTM~\cite{graves2014neural}과 같은 시퀀스 모델을 평가하는 데 사용될 수 있습니다. 스타크래프트 II의 경우, MSC는 빌드 순서 예측~\cite{justesen2017learning}, 글로벌 상태 평가~\cite{erickson2014global} 및 포워드 모델 학습에 사용될 수 있습니다. \단락{불확실성 모델링} 스타크래프트 II에서 플레이어는 '전쟁의 안개'로 인해 아군 빌드와 적군 빌드의 일부만 관찰할 수 있었기 때문에 의사 결정의 불확실성이 증가했습니다. 그림~\ref{fig:po}에서 볼 수 있듯이 게임 초반에는 적 빌드를 관찰하기 어렵습니다. 게임이 진행됨에 따라 관찰되는 적 빌드의 비율이 증가하지만, 여전히 적 빌드의 절반 이상에 대해서는 아무것도 알지 못합니다. 따라서 유니티의 데이터 세트는 가변 자동 인코더와 같은 제너레이티브 모델을 평가하는 데 적합합니다~\cite{kingma2013auto}. 적의 미래 빌드 예측~\cite{dereszynski2011learning} 또는 적의 상태 예측과 같은 스타크래프트의 일부 매크로 관리 작업에도 MSC의 이점을 활용할 수 있습니다.답장할 필요 없음