Hostile Neural Networks 是一个深度怪物学习的 1.16.5 及以上版本的重制版。它允许您训练并运行模拟数据模型，生成预测产物，预测产物可用于生成怪物战利品。

这个模组的基本单元是数据模型 —— 一个包含实体信息的项目，您可以利用这些信息来生成他们的掉落物。您必须首先制作空白数据模型，并在目标实体上使用它来获得数据模型，一旦您有了数据模型，您就可以训练它了！

训练数据模型可以通过两种方式之一完成，使用 深度学习器或使用模拟室。深度学习器允许您在其中存储一些数据模型，并且您击杀的怪物将开始训练模型。所有模型都以故障状态开始，并且必须在深度学习器中训练到 Basic（基本）。

一旦您的模型为 Basic（基本） 或更高等级，您就可以使用模拟室来运行模型的模拟。基于模型的准确性，模拟将始终产生通用预测产物，并且还可能产生怪物预测产物。模型的等级越高，怪物预测产物生成率越高，Self Aware（自我意识）等级的数据模型的怪物预测产物生成率高达 99.5%。运行模拟需要消耗能量（基于模型类型）和催化剂（通常是预测矩阵）。

怪物预测产物需要在 Loot Fabricator（战利品制造器）中进行处理，这是一种使用能量将预测产物转换为怪物掉落的设备。掉落物基于预定义的战利品表，并且可以为每种类型的模型选择目标。因为战利品制造器会记住您对每种类型的选择，所以您可以将多种类型的预测产物输入到单个制造器中。

自定义数据模型和 Mod 支持

可以通过数据包添加自定义 数据模型。每个数据模型都表示为 data_models 子文件夹下的单个文件 。这里有一个例子是基于本模组中的女巫数据模型文件。

注意，该 Mod 的一些机器需要使用 FE 能量，你可以使用热力膨胀5等 Mod 的机器产生的 RF 或 FE 能量为该 Mod 的机器输入 FE 能量。