Minecraft 1.12用NeuralNetworkAPI プラグイン

NeuralNetworkAPI

Minecraft にニューラルネットワークを追加するための Bukkit プラグインです。

使い方（基本デモ）

• まず、/nn cnn または /nn createNewNN を使って、すべてのニューラルネットワークの種類の一覧を表示します。最初は LogicalOR を選ぶことをおすすめします。
• 次に、/nn startlearning を使って NN のトレーニングを開始します。
• そのコマンドを送信したほぼ直後に、/nn stoplearning を使ってトレーニングを停止します。これら2つのコマンドを送信してから数秒のうちに、ボットは千以上のシナリオを処理し、100% の精度になっているはずです。（他の NN については、コンソールを確認することで精度を確認できます。）
• 次に、テストするには /nn test を使って、true または false の2つの入力をテストします。（例: /nn test true false）
• LogicalOR の場合、1番目と2番目の入力のいずれか、または両方が true であれば true を出力するはずです。

開発者以外の方へ

このプラグイン単体では、この API で実現できるいくつかのデモ以外に何も提供しません。独自の NeuralNetwork プラグインを開発する予定がない場合や、この API を使用する別のプラグインを使う予定がない場合、このプラグインは役に立たないかもしれません。

プラグイン開発者の方へ

新しいニューラルネットワークの種類を作成する前に、知っておくべきことがいくつかあります。

• example パッケージには、NN を作成する方法の例がいくつか含まれています。論理ゲートの NN が最も理解しやすいはずです。
• デフォルトでは、NNBaseEntity を継承するすべての NN は自動的に ConfigurationSerializable を実装します。ただし、bukkit が設定からこれらの値を読み込めるようにするには、次のようにクラスに新しいコンストラクタを作成する必要があります:

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

...そして、メインクラスの onEnable または onLoad で、次のように ConfigurationSerialization クラスにオブジェクトを登録します:

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

• これで、NNBaseEntity を設定に保存したり、設定から読み込んだりできるようになるはずです。NeuralNetwork インスタンスは設定に保存できないことに注意してください。
• 理想的には、プラグインの他の部分がカスタムニューラルネットワークオブジェクトを直接参照すべきではありません。代わりに、そのオブジェクトへのすべての呼び出しは NeuralNetwork オブジェクトを通じて行うべきです。
• 最良の結果を得るには、NN が何らかの形で失敗した場合にのみ DeepReinformentUtil.instantaneousReinforce を呼び出してください。正しい値を返したときに呼び出すと、すでに学習した内容を「忘れて」しまう傾向があります。
• この API はまだ開発中です。このプラグインの一部の側面は今後のアップデートで変更される可能性があります。github ページを継続的に確認してアップデートを把握し、プロジェクトが常に最新バージョンを参照するようにしてください。
• NeuralNetwork をトレーニングする際、コンソールがデバッグメッセージで埋め尽くされるのを避けたい場合は、NeuralNetworksetBroadcasting(false); を使ってコンソールデバッグを無効にしてください。
• AI が期待した値を返さない場合や、入力に対して NN が「考えている」ことを知りたい場合は、grapher を開いて何が起きているかを可視化できます。NeuralNetworkopenGrapher(); を使って grapher インスタンスを開きます。終わったら、NeuralNetworkcloseGrapher(); を使ってウィンドウを適切に閉じることができます。
• ニューラルネットワークに隠れ層を追加すると、学習できるパターンの複雑さが増します。
• 場合によっては、BiasNeuron があることでネットワークの学習能力が向上したり低下したりします。入力がない場合に特定の出力が必要な状況（XNOR、NAND、Inverted など）では、入力に少なくとも1つのバイアスニューロンがある方が良いです。
• 隠れ層に BiasNeuron を持たせることは、特定の状況で役立つ場合とそうでない場合があります。

仕組み

NeuralNetwork は、Sensory 配列、AI オブジェクト、Controler オブジェクトという3つの基本コンポーネントから始まります。

• Sensory 配列は入力を決定します。これは true または false の値を表すブール値、または入力の取りうる状態を表す数値にできます。
• AI は入力を出力に変換するものです。それぞれが独自の値としきい値を持つ一連のニューロンを通じて、NN がどのようにトレーニングされたかに基づいて、情報が入力から出力へと渡されます。
• Controler は出力を利用可能なデータに変換する方法です。たとえば、Controler は出力をブール値に変換し、AI が暴言フィルター用の暴言を検出したかどうかを判定したり、2つの整数の合計を求めたりできます。

GithubPage:

https://github.com/ZombieStriker/NeuralNetworkAPI

このプラグインは bStats を使用して統計を収集します:

Bestats はシステムアーキテクチャ、サーバーバージョン、プラグインバージョンに関する情報のみを収集します。この情報を一切送信したくない場合は、設定で「enableStats」を false に設定することで bstats を無効にできます。