Учиться в спорте с помощью квантовой регрессии по отслеживанию данных

arXiv: 2610 36183v1 Annuales Type: новый резюме: мы изучаем время-прибытие (TA) в спорте: как можно скорее, когда игроку нужно достичь произвольного места на поле с учетом его нынешнего кинематического состояния, оцениваемого как нижний конверт наблюдаемых периодов отдыха. Вместо того, чтобы моделировать владение пространством с помощью оценки плотности местоположения или моделей на основе физики в закрытой форме, мы воспринимаем ТТА как условное квантовое регрессионное решение, оценивая нижнюю квантилу времени локомента, так что модель узнает время прибытия игрока с меньшей скоростью. Мы обучаем модель оптического слежения с помощью всех 64 матчей Чемпионата мира по футболу 2022 года и оцениваем легкий многослойный перцептрон на основе шести моделей движения игроков из литературы, перевыражённых как прогнозеры TTA, а также полученную базу корпуса. В рамках наших оценочных показателей MLP последовательно опережает все исходные данные, основанные на физике. Чтобы изучить общие черты известнейшей модели, мы далее эва.