足球基础模型
机器学习
2024-07-23 v1
摘要
我们提出了足球的基础模型，该模型能够从给定的动作序列预测足球赛中的后续动作。作为概念验证，我们在三个职业足球联赛赛季的数据上训练了 transformer 架构。我们定性和定量比较了该 transformer 架构与两种基线模型（马尔可夫模型和多层感知器）的性能。此外，我们讨论了该模型的潜在应用。我们提供了开源实现，地址为 https://github.com/danielhocevar/Foundation-Model-for-Soccer。
关键词
引用
@article{arxiv.2407.14558,
title = {A Foundation Model for Soccer},
author = {Ethan Baron and Daniel Hocevar and Zach Salehe},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.14558},
year = {2024}
}