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敌对神经网络 - Hostile Neural Networks

敌对神经网络 - Hostile Neural Networks

服务器友好的怪物战利品获取。

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生物
科技

基本信息

我的世界Java版本

1.21.1
1.20.1
1.19.2
1.18.1–1.18.2
1.17.1
1.16.5

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BBSMC 官方搬运(3)
BBSMC 官方搬运(3)团队

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许可证 MIT
发布于 4 months ago
更新于 4 months ago
简介更新日志版本百科问题讨论

关于

敌对神经网络 是一个基于1.16.5及更高版本的 深度怪物学习 的怪物模组。它允许你训练数据模型并进行模拟,生成怪物预测,这些预测可用于生成怪物掉落物。

这个模组的基本单位是 数据模型 ——一种包含实体信息的物品,你可以利用它来生成它们的掉落物。要获得一个数据模型,你必须首先合成一个数据模型框架,并将其用于目标实体以构建模型。一旦你有了自己的模型,你就必须对其进行训练。

训练一个数据模型可以通过两种方式之一进行,使用 深度学习者 或 模拟舱 。深度学习者允许你在其中存储一些数据模型,你所受到的击杀将开始训练模型。所有模型最初都处于 有缺陷 状态,并且必须在深度学习者中训练到 基础 状态。

一旦你的模型达到 基础 或更高状态,你就可以使用模拟舱对你的模型进行模拟。模拟将始终生成一个通用预测,并且根据模型的准确性,还可能生成一个 怪物预测 。模型的等级越高,准确性越高,在 自我感知 状态下可达 99.5% 。运行模拟需要能量(基于模型类型)和一种催化剂物品,通常是 预测矩阵 。

怪物预测 需要在 掉落物制造器 中进行处理,这是一种使用能量将预测转换为怪物掉落物的设备。可用的掉落物基于预定义物品列表,并且可以为每种类型的模型选择一个目标。掉落物制造器会记住你为每种类型所做的选择,因此你可以将多种类型的预测输入到一个制造器中。

自定义数据模型和模组支持

自定义 数据模型 可以通过数据包添加。每个数据模型在 data_models 子文件夹下表示为一个单独的文件。一个示例是位于基础模组中的 女巫数据模型 文件。

未来可能会在此列出为某些模组发布的数据包,随着它们的创建。

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