Show HN: Dosidicus – 一个带有简单神经网络的电子宠物
Dosidicus 是一款 Tamagotchi 风格的电子宠物，核心是结合了神经网络和 Hebbian 学习。它具有自主行为，鱿鱼会根据饥饿、困倦等需求做出决策，并通过视觉锥进行觅食。神经网络用于决策和关联，权重通过 Hebbian 学习调整。宠物有性格系统，并支持装饰和定制。项目还包含调试工具，方便查看和编辑内部状态。该项目是一个研究项目，提供了可视化和理解神经网络的工具，需要 `PyQt5` 和 `numpy`。
Dosidicus 是一个电子宠物，它具有一个简单的神经网络。
Tamagotchi 式的电子宠物，带有神经网络和 Hebbian 学习能力。
一个带有简单神经网络的电子宠物 [研究项目]
- 包含用于可视化和理解神经网络以及 Hebbian 学习如何工作的详细工具。
- 需要
PyQt5和numpy。
查看发布版本： https://github.com/ViciousSquid/Dosidicus/releases/
自主行为：
- 鱿鱼自主移动，根据其当前状态（饥饿、困倦等）做出决定。
- 实现了一个用于食物检测的视觉锥，模拟真实的觅食行为。
- 神经网络可以做出决定并形成关联。
- 权重由 Hebbian 学习算法分析、调整和训练。
- 来自短期和长期记忆的经验可以影响决策。
- 鱿鱼可以响应其环境创建新的神经元 (Neurogenesis)。
我正在努力记录一切！ [https://github.com/ViciousSquid/Dosidicus/tree/main/Docs]
需求管理系统：
- 跟踪各种需求，如饥饿、困倦、幸福和清洁。
- 需求随时间变化，并影响宠物的健康和行为。
- 如果鱿鱼的需求被忽视，它可能会生病并死亡。
请注意，鱿鱼讨厌吃药，如果被迫这样做，会变得沮丧并需要睡觉。
性格系统
- 七种不同的性格类型，会影响行为。
装饰和定制！
- 选择要放置到环境中供鱿鱼互动的装饰品！
调试工具：
- 直接查看和编辑鱿鱼的内部状态。
关于
Tamagotchi 式的电子宠物，带有神经网络和 Hebbian 学习能力。
话题
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