О модификации
Hostile Neural Networks — модификация, основанная на механике Deep Mob Learning для версий 1.16.5 и выше. Она позволяет обучать модели данных и запускать симуляции для генерации предсказаний, которые используются для получения добычи с мобов.
Основной элемент мода — Data Model, предмет, хранящий информацию о существе для генерации его добычи. Для создания Data Model необходимо сначала создать каркас (Data Model Framework) и применить его на целевом мобе. После этого модель требуется обучить.
Обучение Data Model осуществляется двумя способами: с помощью Deep Learner или Simulation Chamber. Deep Learner позволяет хранить несколько моделей и обучать их за счёт убийств соответствующих мобов. Все модели начинают с состояния Faulty и должны быть обучены до уровня Basic в Deep Learner.
После достижения уровня Basic или выше можно использовать Simulation Chamber для запуска симуляций. Симуляции всегда производят обобщённое предсказание, а также могут создать Mob Prediction, зависящий от точности модели. Максимальная точность (99.5%) достигается на уровне Self Aware. Для симуляций требуется энергия (в зависимости от типа модели) и катализатор — обычно Prediction Matrix.
Mob Prediction обрабатывается в Loot Fabricator — устройстве, преобразующем предсказания в добычу с использованием энергии. Доступные предметы определяются предустановленным списком, а цель выбирается для каждого типа модели. Loot Fabricator сохраняет настройки для каждого типа, позволяя обрабатывать несколько типов предсказаний одновременно.
Пользовательские Data Models и поддержка модов
Пользовательские Data Models можно добавить через датапак. Каждая модель представлена файлом в подпапке data_models. Пример — файл модели ведьмы из базового мода.
