YouTube блогер mattbatwings создал многослойный перцептрон в чистом Minecraft на блоках красной пыли, который может выполнять распознавание цифр, нарисованных на специальном поле, с точностью около 83%.

Характеристики:

• тип нейронной сети: многослойный перцептрон
• входной слой в 784 нейрона,
• скрытый слой в 10 нейронов
• функция активации - ReLu
• выходной слой 10 нейронов

Модель тренировалась на python на MNIST classifier model.

Ввод данных - это поле для рисования с помощью бега по матрице из Натяжных датчиков.

Скрытый слой вычисляет сложение множителей. Поскольку входные данные - это 0 и 1, умножение было простым условием, а сложение весов простыми числами от -5 до 5 - с помощью компаратора и бочки.
Скрипт на питоне обозначил размещение схем и первоначальных значений весов модели.
Функция ReLu просто выставляет негативные значения в 0, что удалось достичь с помощью одного компаратора для знакового бита.
Умножители для выходного слоя пришлось написать заново, чтобы они уместились в ряды уже существующих узких выходных каналов скрытого слоя.

В конце вишенкой на торте стал график процентов совпадений с той или иной цифрой.

И mattbatwings был не первый. До него уже создавали первую в мире сверточную нейросеть в майнкрафт в 2022, которая была менее точная и более медленная:

Исходный код на python: github.com/mattbatwings/neuralnetwork