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はてなキーワード: DMCとは
2018年の海外メディアが行った「ドラゴンズドグマ」「DMC」「ジャスティス学園」の生みの親の伊津野英昭ディレクターへのインタビューにて
Hideaki Itsuno: I love Rival Schools! If it was up to me I'd start making Rival Schools 3 right now. By all means, if anyone has any interest in Rival Schools 3, bombard Capcom Europe for a new Rival Schools. I would love to do that. One of my life goals, before I retire, I want to give Batsu and all those characters a proper graduation.
Hideaki Itsuno: Yeah, just like Rival Schools - Dragon's Dogma 2, give me a way to make it now. If someone would let me, it's what I'd want to do. I already know what the story would be. It's just about convincing people to let me make it. So please bombard Capcom Europe!
※Rival Schoolsはジャスティス学園の海外版名称。
自分に権限があれば今すぐにでも3を作りたい、との発言がある。
その後、
やれるならドラゴンズドグマ２も作りたいぞ。だからカプコンヨーロッパに凸ってくれｗ
と冗談交じりに語っているが、ドラゴンズドグマ２は来年、実際に発売される。
オリジナルスのスニーカー。キャンパスとかガゼルとかタバコとか。
あの辺のコート系ははっきり言って全部同じようなもん。シルエットにも大差はないし、一番のトレードマークのストライプも共通してる。素材も同じスエード。
こだわりのない人ならサンバやスーパースター辺りまでも同じに見えるかもしれない。実際遠目に見れば同じようなもん。マンガのキャラにでも履かせても、漫画家の観察眼をもってして同じように描かれる。こだわりをもって描き分けでもしない限り、僅かな差違なんて無慈悲に捨象される。
でもそこの違いにこだわりたい人もいる。それはモノ自体が持つ僅かな差違の他に、文脈とでもいうようなモノの外部にある情報による所もある。
エディマーフィーがラフな格好に合わせてたカントリーが妙にかっこよく思えて、思わず履きたくなるとか。カントリーは割と形に特色があるしアレか。
フォローしてるオシャレな人がキャンパス履いてて、パフォーマンスのやっすい謎モデルとどう違のかもあんまり分からないけど、それでもこれじゃなきゃいけないって気持ちになったり。
全部三本線が入った似たような靴としか認識してないけど、RUN DMCに憧れてスーパースターを買うとか。常田大希が宣伝してたから履きたいとか。
誕生のルーツの違いで何かしらのエンパシーや魅力を感じるとか。名前がかっこいいとか。
色々と情報によって印象は左右されるけど、ただ冷静に立ち帰ってみればやはりモノとして全然違う訳ではない。
こだわりたい人に言わせれば全然違うと言いたくなるかもしれないけど、常識な感覚で言えばかなり似てる。
この間なんか田舎が全部同じに見えるって言ってた人が叩かれてた。歴史や文化を知らないから云々って。
あれも同じ事だと思う。メタ情報に目を向ければ違いはあるけど、見ている景色そのものは似た様なもん。多少は違うけど、全然は違わない。
素直な感想として「同じじゃね」と出力されるのは別におかしな事ではないと思う。それに対して何か気に障ったのか分からないけど全然違うと言い出して憚らない、挙げ句目が曇ってるみたいな事言い出すから怖いよね。
日本のオールスターとCT70が、ABCの廉価版と金文字のスタンスミスがまるで違うと言い張って憚らないファオタと似たようなもんでしょ。
ストーリーは比較的面白くてオチまでまとまってはいるけど最高に面白いとはならない、サブクエはつまらないけどそれなりにやっておいたほうがいい、
ミニマップなくてもちょっと困るくらいで絶対いるものでもない、FFはムービーゲーだしそこは気にならない、といった割り切った評価。
ただ、ツイッターのフォロワーでほんの一握りだけど絶望的に面白くないって言ってる奴は見た。
ストーリーとムービー(コントローラーを使わず見てる時間)とDMCみたいなバトルと「個々が持っているFFに求めてるもの像」の2つ以上かみ合わないと面白くないっていう評価になりそう。
ゲームというより、「自分で動く映画」みたいな感覚でやるのがいいと思う。CoD4 MWのキャンペーンを思い出したなぁ。
まだ買ってもないのにお前ネタバレにまみれてどうなん？というのは置いておいて
・序盤で離脱して「不評」か、最後までやって「ままええわ」という両極端な評価になりそう
・概ねメタスコア通りだと思う
・体験版が重苦しい雰囲気の底で、上がっていく的な説明あった気もするけど、それでも終始重い雰囲気。オチもどうなん？という声をよく見る
・「王道ファンタジー」ではなく「王道ダークファンタジー」なのがミソ。旧来のFFのような「王道ファンタジー」を求めて買うとギャップに苦しむ
・ダークファンタジー色が強いのは、やはりゲーム・オブ・スローンズの影響が多々見られる気がする
・上記以外のもガンダムネタなどのオマージュが多く、借りてきたネタでFFやられるのがつらいという声も見た
・CERO Dのおかげで流血表現だけでなくエロ表現もそれなりにある。流血表現や奴隷描写でCERO Dになったからエロとか追加したんじゃなかろうか感はある
・ストーリー上でわからない単語などは「アクティブタイムロア」があるのですぐに注釈を拝めるのが救いか
・気にしなければカス、気にしたら沼
・植生とかもこだわったみたいだけど、まぁ大概のユーザーは気にしてないのでカス評価にしかなってない
・没入感のためにミニマップは用意してないとのことだが、バトルするとあっちゃこっちゃ移動して、倒した後どこ向いてるかわからなくなるので欲しいという声が多数
・とはいえトルガル（ペットの狼）がどこ行くか教えてくれるし、タッチパッド押したらすぐマップも見れるので迷ったら開けばよい程度
・ミニマップが無い割にクエストのピンみたいなのが表示されるのはどうなん？というのも見た
・どこまでも一本道なのでつらいという声が多数。しかし、ほぼ一本道なのはダンジョンくらい
・フィールドはそこそこの広さがあり探索できなくはない。ただオープンワールドを期待したら肩透かしになること請け合い
・「オープンワールドではない」と最初から言及されているので下調べしないほうが悪い説もある
・ちなみに探索してもろくなものは手に入らない模様
・なんか序盤～青年期で仲間加入するまで？は一本道すぎてつらいという声が多い
・基本的にメインストーリーを追ってればいいということの現れか
・とはいえチョコボに乗れたりとか要素開放系のは仕方なくやるのがいいくらい
・「バトルがつまらない、単調」な声が非常に多いが、考えられる理由が3つある
・１つは「ストーリーフォーカスで始めた場合」、このときはオートアタックのアクセサリーがついており□ボタンを連打するだけで攻撃してくれるので楽なのだが、連打だけで進んでしまうので単調になる。対策としてはオートアタック、オートスローのアクセを外すこと。それなりのアクションゲームにはなる
・２つ目は「サクサク進めすぎて新しいアビリティが解放されていることにきづいていない」、ロードもなしにサクサク進んでしまうのでビルドの変え時が見つからなかったり、「これつえーじゃん！」のやつを入れっぱなしで脳死ブッパ奴が単調だと言い張ってるパターン
・3つ目は「単純にアクションゲームがヘタ＆ビルドを考えるのがヘタ」、Youtubeで酷評してる奴、だいたいがこれ。連打とマジックバーストくらいで何にも考えてないなってのしか見つからなかった
・あと「攻撃して回避して攻撃して回避してを無限に繰り返すからつまらん」という声、それモンハンとかSEKIROとかの他のアクションゲームでも言える？
・仲間のビルド要素がほぼないのはマイナス要素。逆に言うと、主人公クライヴのビルドだけ考えていればいいということでもある
・エフェクトがバリバリに重なって何も見えない問題があるのもマイナス要素
・「アクションフォーカス」で始めてもコアゲーマーにとっては物足りないバトルだが、つよくてニューゲームからの「FFチャレンジ」難易度からはダクソレベルまで難易度が上昇するとの声
・QTE（とは名ばかりの待ち時間クソ長ボタン押し）は序盤だけといったな？あれはウソだ。最後までそれなりにあるらしい
・一応、ムービー中にQTE入るのはスリープ対策とかなんとかどっかで見た
・「FFチャレンジ」難易度では、「FFチャレンジではバトル中のQTEが入るシーンはボタンが明示されないので自分で考えて押してください」的なチュートリアルが出るらしい
・総じると、コアゲーマーはビルドやコンボルートなどを考えてだいぶ満足がおおいか？、ミッドコアからライトゲーマーからは脳死ブッパしかやらないので単調で不評っぽい。逆に初心者はオートアタックで綺麗なコンボするので好評かも
・ある程度好意的
・ただ長くてダレる声が多い
・みんな長々やりすぎて集中力切れてない？
・だーれも気にしてない
・祖堅の音楽が嫌いってやつだけ見た
・18歳以上
・ダークファンタジー、というかゲーム・オブ・スローンズが好きならいいかも
・いやまぁプロデューサーなのでディレクターではない吉田直樹の影響は2割くらいかも
・高井か前廣じゃないかなぁ……石川夏子も入れたらもうすこしいい感じになった気もするよ
・サブクエやモブハントの仕様がMMOっぽい。というかFF14の影響強いといえば強いので、それに慣れてるならサブクエも気にならないと思う
・今作れる最高のFFではある。期日もちゃんと守れてるので優等生ではある。ただもうちょっとなんかあったんじゃない？というのは多分に考えさせられるFFであることは確か
https://arxiv.org/pdf/2304.10466.pdf
試行錯誤によって方針を学習する深層強化学習アルゴリズムは、環境と積極的に相互作用することによって収集された限られた量のデータから学習しなければならない。多くの先行研究が、データ効率の良いRLを実現するためには適切な正則化技術が重要であることを示していますが、データ効率の良いRLにおけるボトルネックの一般的な理解は不明なままでした。その結果、すべての領域でうまく機能する普遍的な技術を考案することは困難であった。
本論文では、非定常性、過剰な行動分布シフト、オーバーフィッティングなどのいくつかの潜在的な仮説を検討することにより、サンプル効率的な深層RLの主要なボトルネックを理解することを試みている。
強化学習ってよく知らない
我々は、状態ベースのDeepMind control suite（DMC）タスクについて、制御された体系的な方法で徹底的な実証分析を行い、遷移の検証セットにおける高い時間差（TD）誤差が、深いRLアルゴリズムの性能に深刻な影響を与える主犯であり、良い性能をもたらす先行手法は、実際、検証TD誤差を低く制御することを示した。この観察から、ディープRLを効率化するための強固な原理が得られる。すなわち、教師あり学習の正則化技術を利用することで、検証TD誤差をヒルクライムできる。
誤差を減らすのがDeepLearningだけど、それが時間差なのか。
我々は、検証TD誤差をターゲットとするシンプルなオンラインモデル選択法が、状態ベースのDMCとGymタスクにおいて効果的であることを示す。
1 はじめに
強化学習（RL）法は、大容量の深層ニューラルネット関数近似器と組み合わせた場合、ロボット操作などのドメインで有望視されている（Andrychowicz et al、
2020）、チップ配置（Mirhoseini et al.、2020）、ゲーム（Silver et al.、2016）、データセンターの冷却（Lazic et al.、2018）。アクティブなオンラインデータ収集の単位ごとに費用が発生するため（例．
実際のロボットを動かす、シミュレーションによるチップ評価など）、限られた経験量でも効率的に学習できる、サンプル効率の良い深層RLアルゴリズムを開発することが重要である。このような効率的なRLアルゴリズムの考案が、近年の重要な研究課題となっています（Janner et al、
2019; Chen et al., 2021; Hiraoka et al., 2021)。
原理的には、オフポリシーRL法（例えば、SAC (Haarnoja et al., 2018), TD3 (Fujimoto et al., 2018), Rainbow (Hessel et al., 2018)）は、データ収集のステップごとに多くの勾配ステップのポリシーと値関数を改善することを可能にするため、良いサンプル効率が得られるはずです。しかし、このメリットは実際には実現できないようで、1回の学習ステップを多く取りすぎることでを収集した各遷移は、多くの環境において実際にパフォーマンスを害する。過大評価（Thrun & Schwartz, 1993; Fujimoto et al., 2018）といったいくつかの仮説、非定常性（Lyle ら、2022）、またはオーバーフィッティング（Nikishinら、2022）が根本的な原因として提案されている。
これらの仮説に基づき、より多くの勾配ステップを持つオフポリシーRLを可能にする方法として、モデルベースのデータ増強（Jannerら、2019）、アンサンブルの使用（Chenら、2021）、ネットワークの正則化（Hiraokaら、2021）、再生バッファを維持しながらRLエージェントをゼロから定期的にリセット（Nikishinら、2022）などのいくつかの緩和戦略が提案されている。これらのアプローチはそれぞれサンプル効率を大幅に向上させるが、これらの修正の有効性は（これから示すように）タスクに大きく依存する可能性があり、根本的な問題やこれらの手法の挙動を理解することはまだ未解決である。
ICLR 2023で会議論文として発表 本論文では、より多くの勾配ステップを取ることが深層RLアルゴリズムの性能悪化につながる理由、ヒューリスティック戦略が役立つ場合がある理由、そしてこの課題をより原理的かつ直接的な方法で軽減する方法を理解しようとするものである。
最近提案されたタンデム学習パラダイム(Ostrovski et al., 2021)を用いた実証分析を通じて、TD学習アルゴリズムは、学習の初期段階において、すぐに高い検証時間差(TD)誤差(すなわち、保留した検証セットにおけるQ-ネットワークとブートストラップターゲットの間の誤差)を得る傾向にあり、悪い最終解をもたらすことを明らかにする。
このホワイト ペーパーでは、深い RL アルゴリズムで勾配ステップを増やすとパフォーマンスが低下する理由、場合によってはヒューリスティック戦略が役立つ理由、およびこの課題をより原則的かつ直接的な方法で軽減する方法を理解しようとします。 最近提案されたタンデム学習パラダイム (Ostrovski et al., 2021) を使用した実証分析を通じて、トレーニングの初期段階で、TD 学習アルゴリズムが高い検証時間差を迅速に取得する傾向があることを示します。
(TD) エラー (つまり、保留された検証セットでの Q ネットワークとブートストラップ ターゲットとの間のエラー) が発生し、最終的なソリューションが悪化します。 さらに、データ効率の高い RL 設定のために考案された多くの既存の方法が、検証 TD エラーを低く制御する限り有効であることを示します。
この洞察は、深い RL を効率的にするための堅牢な原則を提供します。データ効率を向上させるために、検証 TD エラーを山登りすることによって、特定の問題に最も適した正則化を選択するだけです。
この原則は、オンラインRLトレーニングの過程で特定のタスクに最適な正則化戦略を自動的に発見しようとする単純なオンラインモデル選択方法の形で実現され、これを検証TDエラーを使用した自動モデル選択(AVTD)と呼びます。
AVTD は、各エージェントが異なる正則化を適用する共有リプレイ バッファーで、いくつかのオフポリシー RL エージェントをトレーニングします。 次に、AVTD は、環境内で動作するための検証 TD エラーが最小のエージェントを動的に選択します。
この単純な戦略だけでも、多くの場合、さまざまな Gym および DeepMind コントロール スイート (DMC) タスクで個々の正則化スキームと同様のパフォーマンスを発揮するか、それを上回ることがわかります。 重要なのは、パフォーマンスがドメイン間で大幅に異なる可能性がある以前の正則化方法とは異なり、私たちのアプローチはすべてのドメインで堅牢に動作することに注意してください。
要約すると、私たちの最初の貢献は、サンプル効率の高いディープ RL のボトルネックの実証分析です。 これらの課題の背後にあるいくつかの潜在的な説明を厳密に評価し、トレーニングの初期段階で高い検証 TD エラーを取得することが、データ効率の高いディープ RL のパフォーマンスを阻害する最大の原因の 1 つであることを観察します。 私たちの 2 番目の貢献は、単純なアクティブ モデル選択法 (AVTD) です。これは、検証 TD エラーの山登りによって正則化スキームを自動的に選択しようとします。 多くの場合、私たちの方法は、さまざまな Gym および DMC タスクで、最適な個々の正則化スキームに匹敵するか、それを上回ります。
・DQⅧ→前作であるⅦがだだ広いだけでゲームの進化を全く感じなかった反動からの高評価。DQシリーズとしては駄目な方。
・鬼武者/GOD OF WAR/DMC→当時の次世代アクションRPGのフラグシップ的な作品ほど、今戻ってくるとただ全てが古臭い上に個性も少ないゲームに感じるだろう。
・キングダムハーツ→コラボすげええええの瞬間風速のみ。ゲームとしては凡作。
・ペルソナシリーズ→ペルソナをやるなら２だけでいい。３以降をやるなら夜が来る！をやればいい。
・GTA→ナンバリングものは最新作があるなら古いのをやる理由が薄い。広さが売りのゲームほどその傾向は強い。その好例。
・レースゲー→上に同じだがより向かい風が強い。最新作がハズレの場合もあるとはいえ、流石にこれだけ時間が経つとどのシリーズもより完成度が高い後続作品が出ている。
・SIMPLE2000→2000円ということに価値があったのでどれもそれぐらいの値段になると存在意義が薄い。
・ホラーゲー→この時代に新機軸を開いたゲームは存在しない。既存の要素をホラーと組み合わせただけのものばかり。
・対戦ゲー（ウイイレ・格ゲー・アーケード移植）→リアルタイムで一緒に競い合う相手もいないのに遊ぶ意味がない。熱帯が元気な最新作をやるべき
・キャラが好きなゲームの過去作→しんどいから辞めておいた方がいい。愛だけじゃゲームの古さは誤魔化せない
・大神→PS２レベルのグラフィックが程よいデフォルメ感を演出している。今の時代にこの粗さを目指すと半端なアンチエイリアスに邪魔されがち。
・ワンダと巨像→ボスラッシュゲーの一つの完成形。足し算と引き算のバランスが完璧。
・ギターヒーロー→音ゲー界に新機軸を打ち出した第一作はどれも後から遊んで損はない。その中でも「なんかかっこいいコトをしている感」という音ゲーのトロの部分が詰まっているのがこの作品。
・塊魂→どの作品もやってることは一緒なのだが、逆に言えば別にどれを遊んでも良い。そういったゲームの一作目は何度も繰り返せるぐらい強いアイディアの最も美味しい部分を食えているので後から遊んで損はない。
・ADV→ストーリーが売りの作品なら別に時代が古かろうが関係ない。でもRPGの場合は昔のRPGをやるという苦痛がセットになるのがしんどすぎる。ADVの場合も既読スキップの仕組みとかが今と比べるとクソだったりするが、PS２までくれば大体の機能は網羅されているので古典を遊ぶのにあまりストレスもないだろう。
・ビューティフルジョー→GCのゲームではあるのだがPS２にも移植がある。これのためにGCを買うことをすすめるほどではない、PS２を持っているなら選択肢に入れるのはあり。独自のゲーム性であると同時に、美味しいところが使い切られており後続に恵まれていない。
お前DMC読んでないだろ？
自分は被害者であるといつも頑なに信じ込んだ上で他人の権利を粉々に砕いていく。
「自分こそが正しい」という願望に抱きついたまま離したがらないから、クラウザーさんになって暴れたあとに反省したフリだけする。
あくまで自分の中にある「僕は本当はいい人」という願望を守りたいから反省のポーズをしてるだけ。
実際にはありとあらゆるレイプに対して強烈な高揚感を覚えている正真正銘の人権侵害者。
その上で散々やったことを反省したというポーズで「マジメで大人しい善良な市民」という肩書さえも手に入れようとしている。
善人として安らかに暮らす⇔破壊者として過激に暮らす 通常であれば二択になってしまうこの両方を手にしたまま墓に入って何が悪いと思って暮らしている人間性皆無のカスだよ。
本当の本当にカスだからこそ、本物の魔王を心の中に飼うことが出来た。
お前はDMCの何を知っているんだ？
映画でも見ただけか？
原作全巻読んでこい。
１週間でクリア
グラフィックをリアルにしてるのにゲーム的なギミックいれてるもんだから、外の自然の中だと背景にうもれて気づかないし
続編も出てしばらくして安くなったらやろっかな
敵がひるまないのがうざい
すげー力ためてこれから攻撃するぞするぞみたいな敵を攻撃してもそのタメがキャンセルされない
アクションにたいするレスポンスとしてひるみとかスーパーアーマーが考慮甘いゲームはクソだと思ってるからこれもそういう意味だとクソだわ
クレイトスの攻撃がきかない消える魔女もうざかったボイスもあいまって
神様としったらとたんに生意気になるガキもあからさますぎてげんなりするし
あークソゲーだった
