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このニューラルネットワークは、インターフェイスを不和ボットとして構築しています。それはhttps://discord.gg/N5Bke3zで見つけることができます。 resetコマンドは、learnコマンドの前に完了していれば完全に動作します。 learnコマンドは、メッセージリスナー内では応答しません。カバレッジを確認した後、if elseステートメントのようには不可能なものをスキップしていることに気付きました。私が使用している2つのapiは、javacord https://github.com/BtoBastian/Javacordと、データを処理するための私の個人用api https://github.com/NicksWorld/Networking-DataTypesです。私のコードでは不一致のボットトークンが失われていますが、トークンは問題ではないことを保証します。コンソールログはjavacordからの起動ログを除いて空です：ニューラルネットワークは、学習したことに積極的に反応していません
2017年10月29日10時33分48秒AM de.btobastian.javacord.utils.JavacordLogger 情報INFO：いいえSLF4J互換ロガーが見つかりました。デフォルトの のjavacord実装を使用してください！
ご迷惑をおかけして申し訳ありません。私のコードはhttps://github.com/NicksWorld/Java-neural-networkにあり、次のように： Bot.java：
package Discord;
import com.google.common.util.concurrent.FutureCallback;
import Discord.message.Message;
import de.btobastian.javacord.DiscordAPI;
import de.btobastian.javacord.Javacord;
public class Bot {
public static void main(String[] args) {
//get login info
DiscordAPI api = Javacord.getApi("*****************", true);
//login
api.connect(new FutureCallback<DiscordAPI>() {
@Override
public void onSuccess(final DiscordAPI api) {
//set game and start listener
api.setGame("Learning through Network001's algorithms");
api.registerListener(new Message());
}
@Override
public void onFailure(Throwable t) {
t.printStackTrace();
}
});
}
}
Message.java：
package Discord.message;
import de.btobastian.javacord.DiscordAPI;
import de.btobastian.javacord.listener.message.MessageCreateListener;
import me.NicksWorld.obj.DataCollection;
import me.NicksWorld.obj.IntegerRow;
public class Message implements MessageCreateListener{
Network network = new Network();
public IntegerRow StringToRow(String in) {
String arr = in;
String[] items = arr.replaceAll("\\[", "").replaceAll("\\]", "").replaceAll("\\s", "").split(",");
IntegerRow results = new IntegerRow(items.length);
for (int i = 0; i < items.length; i++) {
try {
results.set(i, Integer.parseInt(items[i]));
} catch (NumberFormatException nfe) {
nfe.printStackTrace();
}
}
return results;
}
@Override
public void onMessageCreate(DiscordAPI api, de.btobastian.javacord.entities.message.Message message) {
//Stop interaction from bots
if(message.getAuthor().isBot()) {
return;
}
//register help command
if (message.getContent().startsWith("!help")) {
message.reply(message.getAuthor().getMentionTag() + "\n!help - Shows this list\n!learn - learns from a dataset in the form of an array ex. [1,2,3,4,5], that array tells it that it has the numbers 1, 2, 3, and 4. It also tells it that the result should be 5\n!find - takes an input of 4 numbers in an array ex. [1,2,3,4] so it can find an output based on conjectures from the training data");
} else if(message.getContent().startsWith("!learn")) {
if (network.learn(StringToRow(message.getContent().substring(7)))) {
message.reply("Succes!");
} else {
message.reply("Fail :C");
}
} else if(message.getContent().startsWith("!find")) {
} else if(message.getContent().startsWith("!reset")) {
network.TrainingData = new DataCollection();
message.reply("done");
}
}
}
Network.java：
package Discord.message;
import me.NicksWorld.obj.DataCollection;
import me.NicksWorld.obj.IntegerRow;
public class Network {
//Initialize collection of training data
public DataCollection TrainingData = new DataCollection();
//End initialize collection of training data
//Initialize result variable
public Double datasetResult = 0.0;
//End initialize result variable
//Initialize fails variable
public Integer fails = 0;
//End initialize fails variable
//Initialize done learning boolean
public boolean doneLearning = false;
//End initialize done learning boolean
//Initialize weights
//Initialize column 1's weight
public double ColumnWeight1 = Math.round(Math.random());
//Initialize column 2's weight
public double ColumnWeight2 = Math.round(Math.random());
//Initialize column 3's weight
public double ColumnWeight3 = Math.round(Math.random());
//Initialize column 4's weight
public double ColumnWeight4 = Math.round(Math.random());
//End initialize weights
//Function to check weights against all datasets
public boolean checkWeights() {
for (Integer indexOfTrainingData = 1; indexOfTrainingData <= TrainingData.get("integer").size(); indexOfTrainingData++) {
//Reset variables for data
datasetResult = 0.0;
IntegerRow rowVar = (IntegerRow)TrainingData.get("integer").get(indexOfTrainingData - 1);
//End reseting of variables
//loop through the row
for (Integer indexOfRow=1; indexOfRow <= 4; indexOfRow++) {
//Determine which weight to use per value
if (indexOfRow==1) {
datasetResult += ColumnWeight1 * rowVar.get().get(0);
} else if (indexOfRow == 2) {
datasetResult += ColumnWeight2 * rowVar.get().get(1);
} else if (indexOfRow == 3) {
datasetResult += ColumnWeight3 * rowVar.get().get(2);
} else if (indexOfRow == 4) {
datasetResult += ColumnWeight4 * rowVar.get().get(3);
}
}
if (datasetResult == rowVar.get().get(4).intValue()) {
} else {
return false;
}
}
return true;
}
//Function to learn
public Boolean learn(IntegerRow ToLearn) {
//if(ToLearn.get().size()!=4) return false;
//Add to training data list
TrainingData.add(ToLearn);
//loop through the training data
fails = 0;
for (Integer indexOfTrainingData = 1; indexOfTrainingData <= TrainingData.get("int").size(); indexOfTrainingData++) {
//Reset variables for data
datasetResult = 0.0;
IntegerRow rowVar = (IntegerRow)TrainingData.get("int").get(indexOfTrainingData - 1);
doneLearning = false;
//End reseting of variables
//determine when the for loop is complete
while (!doneLearning) {
//loop through the row
for (Integer indexOfRow = 1; indexOfRow <= 4; indexOfRow++) {
//Determine which weight to use per value
if (indexOfRow==1) {
datasetResult += ColumnWeight1 * rowVar.get().get(0);
} else if (indexOfRow == 2) {
datasetResult += ColumnWeight2 * rowVar.get().get(1);
} else if (indexOfRow == 3) {
datasetResult += ColumnWeight3 * rowVar.get().get(2);
} else if (indexOfRow == 4) {
datasetResult += ColumnWeight4 * rowVar.get().get(3);
}
}
if (datasetResult == rowVar.get().get(4).intValue()) {
//check if successful with other datasets
if(checkWeights()) {
return true;
}
} else {
fails++;
//Re-randomize weights
ColumnWeight1 = Math.round(Math.random());
ColumnWeight2 = Math.round(Math.random());
ColumnWeight3 = Math.round(Math.random());
ColumnWeight4 = Math.round(Math.random());
}
}
return false;
}
return false;
}
}
編集：私は固定されている 失敗カウントが正しいポイントでリセットされなかったことを発見することによって、エラーが発生しました。
「解決済み」を含むようにタイトルを編集しないでください。 – user1803551