Minecraft 1.12-এর জন্য NeuralNetworkAPI প্লাগইন

NeuralNetworkAPI

মাইনক্রাফটে নিউরাল নেটওয়ার্ক যোগ করার জন্য একটি বুকিট প্লাগইন।

কীভাবে ব্যবহার করবেন (বেসিক-ডেমো)

• শুরু করতে, /nn cnn অথবা /nn createNewNN ব্যবহার করে সব নিউরাল নেটওয়ার্ক টাইপের তালিকা দেখুন। শুরু করার জন্য আমি LogicalOR নির্বাচন করার পরামর্শ দেব
• তারপর, NN প্রশিক্ষণ শুরু করতে /nn startlearning ব্যবহার করুন।
• সেই কমান্ড পাঠানোর প্রায় সঙ্গে সঙ্গেই, প্রশিক্ষণ বন্ধ করতে /nn stoplearning ব্যবহার করুন। এই দুটি কমান্ড পাঠানোর কয়েক সেকেন্ডের মধ্যে, বট এক হাজারেরও বেশি পরিস্থিতির মধ্য দিয়ে গেছে, এবং ১০০% নির্ভুল হওয়া উচিত। (অন্য NN-গুলোর জন্য, কনসোল দেখে নির্ভুলতা যাচাই করতে পারেন।)
• এখন, এটি পরীক্ষা করতে, দুটি ইনপুট পরীক্ষা করতে /nn test ব্যবহার করুন, সেগুলো true অথবা false হতে পারে। (উদাহরণ: /nn test true false)
• LogicalOR-এর জন্য, প্রথম এবং/অথবা দ্বিতীয় ইনপুট true হলে এটি true প্রিন্ট করা উচিত।

যারা ডেভেলপার নন

এই API কী করতে পারে তার কয়েকটি ডেমো ছাড়া এই প্লাগইন নিজে থেকে কিছুই দেয় না। আপনি যদি নিজের NeuralNetwork প্লাগইন তৈরি করার বা এই API ব্যবহার করে এমন অন্য কোনো প্লাগইন ব্যবহার করার পরিকল্পনা না করেন, তাহলে এই প্লাগইন আপনার কাছে অকেজো হতে পারে।

প্লাগইন ডেভেলপারদের জন্য

নতুন নিউরাল নেটওয়ার্ক টাইপ তৈরি করার চেষ্টা করার আগে কয়েকটি বিষয় আপনার জানা উচিত

• উদাহরণ প্যাকেজে NN কীভাবে তৈরি করতে হয় তার অনেক উদাহরণ আছে। লজিক গেট NN-গুলো বোঝা সবচেয়ে সহজ হওয়া উচিত।
• ডিফল্টভাবে, NNBaseEntity এক্সটেন্ড করে এমন সব NN স্বয়ংক্রিয়ভাবে ConfigurationSerializable ইমপ্লিমেন্ট করে। তবে, বুকিট যাতে কনফিগ থেকে এই মানগুলো লোড করতে পারে, সেজন্য ক্লাসের জন্য এভাবে একটি নতুন কনস্ট্রাক্টর তৈরি করতে হবে:

public CustomNeuralNetwork(Map<String,Object> map){ super(map); }

...এবং ConfigurationSerialization ক্লাসকে মেইন ক্লাসের onEnable বা onLoad-এ এভাবে অবজেক্ট রেজিস্টার করতে দিন:

public void onEnable(){ ConfigurationSerialization.registerClass(CustomNeuralNetwork.class); }

• এর পরে, আপনার কনফিগে NNBaseEntity সেভ এবং লোড করতে পারবেন। মনে রাখবেন, NeuralNetwork ইনস্ট্যান্স কনফিগে সেভ করতে পারবেন না।
• আদর্শভাবে, আপনার প্লাগইনের অন্য কোনো অংশ সরাসরি আপনার কাস্টম নিউরাল নেটওয়ার্ক অবজেক্ট রেফারেন্স করা উচিত নয়। বরং, সেই অবজেক্টের সব কল NeuralNetwork অবজেক্টের মাধ্যমে করা উচিত।
• সেরা ফলাফলের জন্য, NN কোনোভাবে ব্যর্থ হলেই কেবল DeepReinformentUtil.instantaneousReinforce কল করুন। এটি সঠিক মান ফেরত দিলে কল করলে যা ইতিমধ্যে শিখেছে তা "ভুলে" যাওয়ার প্রবণতা থাকে।
• এই API এখনও ডেভেলপমেন্টে আছে। এই প্লাগইনের কিছু দিক ভবিষ্যতের আপডেটে পরিবর্তিত হতে পারে। আপডেটের জন্য নিয়মিত github পেজ দেখুন এবং নিশ্চিত করুন আপনার প্রজেক্ট সবসময় নতুন সংস্করণ রেফারেন্স করে।
• আপনার NeuralNetwork প্রশিক্ষণ করার সময়, কনসোল ডিবাগ মেসেজে ভরে যাওয়া না চাইলে, কনসোল ডিবাগিং বন্ধ করতে NeuralNetworksetBroadcasting(false); ব্যবহার করুন।
• আপনার AI প্রত্যাশিত মান ফেরত না দিলে, অথবা একটি ইনপুট দিলে আপনার NN কী "ভাবছে" জানতে চাইলে, কী ঘটছে তার ভিজ্যুয়ালাইজেশন দেখতে grapher খুলতে পারেন। grapher ইনস্ট্যান্স খুলতে NeuralNetworkopenGrapher(); ব্যবহার করুন। কাজ শেষ হলে, উইন্ডো সঠিকভাবে বন্ধ করতে NeuralNetworkcloseGrapher(); ব্যবহার করতে পারেন।
• আপনার নিউরাল নেটওয়ার্কে আরও হিডেন লেয়ার যোগ করলে এটি যে প্যাটার্ন শিখতে পারে তার জটিলতা বাড়ে।
• কিছু ক্ষেত্রে, BiasNeuron থাকলে নেটওয়ার্কের শেখার ক্ষমতা বাড়তে বা কমতে পারে। যেসব পরিস্থিতিতে কোনো ইনপুট না থাকলেও নির্দিষ্ট আউটপুট প্রয়োজন (যেমন XNOR, NAND, Inverted), সেখানে ইনপুটে অন্তত ১টি বায়াস নিউরন থাকা ভালো।
• হিডেন লেয়ারে BiasNeuron থাকা কিছু পরিস্থিতিতে সাহায্য করতে পারে বা নাও করতে পারে।

এটি কীভাবে কাজ করে

NeuralNetwork তিনটি মৌলিক উপাদান দিয়ে শুরু হয়, একটি Sensory অ্যারে, একটি AI অবজেক্ট এবং একটি Controler অবজেক্ট।

• Sensory অ্যারে ইনপুট নির্ধারণ করে। এটি বুলিয়ান হতে পারে, যা true বা false মান নির্দেশ করে, অথবা সংখ্যা যা ইনপুটের সম্ভাব্য অবস্থা নির্দেশ করে।
• AI হলো যা ইনপুটকে আউটপুটে রূপান্তর করে। প্রতিটির নিজস্ব মান ও থ্রেশহোল্ডসহ একগুচ্ছ নিউরনের মাধ্যমে, NN কীভাবে প্রশিক্ষিত হয়েছে তার ভিত্তিতে তথ্য ইনপুট থেকে আউটপুটে চলে যায়।
• Controler হলো যা দিয়ে আপনি আউটপুটকে ব্যবহারযোগ্য ডেটায় রূপান্তর করেন। উদাহরণস্বরূপ, কন্ট্রোলার আউটপুটকে বুলিয়ানে রূপান্তর করতে পারে, যেমন কোনো গালি ফিল্টারের জন্য AI কোনো গালি শব্দ শনাক্ত করেছে কি না তা নির্ধারণ, অথবা দুটি পূর্ণসংখ্যার যোগফল নির্ধারণ।

GithubPage:

https://github.com/ZombieStriker/NeuralNetworkAPI

এই প্লাগইন bStats ব্যবহার করে পরিসংখ্যান সংগ্রহ করে:

Bestats কেবল আপনার সিস্টেম আর্কিটেকচার, সার্ভার সংস্করণ এবং প্লাগইন সংস্করণ সম্পর্কিত তথ্য সংগ্রহ করে। আপনি যদি সত্যিই এই তথ্যের কোনোটি পাঠাতে না চান, কনফিগে গিয়ে "enableStats" কে false সেট করে bstats নিষ্ক্রিয় করতে পারেন।