NeuralNetworkAPI Plugin untuk Minecraft 1.12

NeuralNetworkAPI

Plugin bukkit untuk menambahkan jaringan neural ke Minecraft.

Cara penggunaan (Demo Dasar)

• Untuk memulai, gunakan /nn cnn atau /nn createNewNN untuk melihat daftar semua jenis jaringan neural. Saya sarankan memilih LogicalOR untuk memulai
• Lalu, gunakan /nn startlearning untuk memulai pelatihan NN.
• Hampir segera setelah mengirim perintah itu, gunakan /nn stoplearning untuk menghentikan pelatihan. Dalam beberapa detik setelah mengirim kedua perintah tersebut, bot telah melalui lebih dari seribu skenario, dan seharusnya 100% akurat. (Untuk NN lain, Anda dapat memeriksa akurasinya dengan melihat konsol.)
• Sekarang, untuk mengujinya, gunakan /nn test untuk menguji dua input, baik true maupun false. (contoh: /nn test true false)
• Untuk LogicalOR, outputnya harus true jika salah satu dan/atau input keduanya true.

Untuk non-developer

Plugin ini tidak menyediakan apa pun dengan sendirinya selain beberapa demo tentang apa yang bisa dicapai oleh API ini. Jika Anda tidak berencana mengembangkan plugin NeuralNetwork Anda sendiri atau menggunakan plugin lain yang menggunakan API ini, plugin ini mungkin tidak berguna bagi Anda.

Untuk pengembang plugin

Ada beberapa hal yang perlu Anda ketahui sebelum mencoba membuat jenis jaringan neural baru

• Paket contoh memberikan sejumlah contoh tentang cara membuat NN. NN gerbang logika seharusnya paling mudah dipahami.
• Secara default, semua NN yang memperluas NNBaseEntity otomatis mengimplementasikan ConfigurationSerializable. Namun, agar bukkit dapat memuat nilai-nilai ini dari config, Anda perlu membuat konstruktor baru untuk kelas tersebut seperti ini:

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

...dan biarkan kelas ConfigurationSerialization mendaftarkan objek tersebut di onEnable atau onLoad kelas utama seperti ini:

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

• Setelah ini, Anda seharusnya dapat menyimpan dan memuat NNBaseEntity ke dan dari config. Perhatikan bahwa Anda tidak dapat menyimpan instance NeuralNetwork ke config.
• Idealnya, tidak ada bagian lain dari plugin Anda yang boleh mereferensikan objek jaringan neural kustom Anda secara langsung. Sebaliknya, semua pemanggilan ke objek tersebut harus dilakukan melalui objek NeuralNetwork.
• Untuk hasil terbaik, panggil DeepReinformentUtil.instantaneousReinforce hanya ketika NN gagal dengan cara apa pun. Memanggilnya saat NN mengembalikan nilai yang benar cenderung membuatnya "lupa" apa yang mungkin sudah dipelajarinya.
• API ini masih dalam pengembangan. Beberapa aspek dari plugin ini dapat berubah di pembaruan mendatang. Terus periksa halaman github untuk pembaruan dan pastikan proyek Anda selalu mereferensikan versi terbaru.
• Saat melatih NeuralNetwork Anda, jika Anda tidak ingin konsol dipenuhi pesan debug, gunakan NeuralNetworksetBroadcasting(false); untuk menonaktifkan debugging konsol.
• Jika AI Anda tidak mengembalikan nilai yang Anda harapkan, atau ingin mengetahui apa yang sedang "dipikirkan" NN Anda berdasarkan suatu input, Anda dapat membuka grapher untuk melihat visualisasi dari apa yang terjadi. Gunakan NeuralNetworkopenGrapher(); untuk membuka instance grapher. Setelah selesai, Anda dapat menggunakan NeuralNetworkcloseGrapher(); untuk mematikan jendela dengan benar.
• Menambahkan lebih banyak hidden layer ke jaringan neural Anda meningkatkan kompleksitas pola yang dapat dipelajarinya.
• Dalam kasus tertentu, memiliki BiasNeuron dapat meningkatkan atau menurunkan kemampuan jaringan untuk belajar. Untuk situasi di mana output tertentu diperlukan jika tidak ada input (XNOR, NAND, Inverted, misalnya), maka lebih baik memiliki setidaknya 1 bias neuron pada input.
• Memiliki BiasNeuron pada hidden layer mungkin atau mungkin tidak membantu dalam situasi tertentu.

Cara kerjanya

NeuralNetwork dimulai dengan tiga komponen dasar, yaitu array Sensory, objek AI, dan objek Controler.

• Array Sensory menentukan input. Ini bisa berupa boolean, yang merepresentasikan nilai true atau false, atau angka yang merepresentasikan kemungkinan keadaan untuk input tersebut.
• AI adalah yang mengubah input menjadi output. Melalui serangkaian neuron, masing-masing dengan nilai dan ambangnya sendiri, informasi diteruskan dari input ke output berdasarkan bagaimana NN telah dilatih.
• Controler adalah cara Anda mengubah output menjadi data yang dapat Anda gunakan. Misalnya, controler dapat mengubah output menjadi boolean, menentukan apakah AI mendeteksi kata kotor untuk filter kata kotor, atau menentukan jumlah dari dua bilangan bulat.

GithubPage:

https://github.com/ZombieStriker/NeuralNetworkAPI

Plugin ini mengumpulkan statistik menggunakan bStats:

Bestats hanya mengumpulkan informasi mengenai arsitektur sistem Anda, versi server, dan versi plugin. Jika Anda benar-benar tidak ingin informasi ini dikirim, Anda dapat menonaktifkan bstats dengan masuk ke config dan mengatur: "enableStats" menjadi false.