Location of Repository

Om evnen til at styre virtuelle køretøjer med neurale netværk, trænet med backpropagation

By Henrik Egebro Knudsen, Mark Francis Brogaard Railton, Andreas Dyreborg Martin, Kevin Thor Fleming and Asger Lindhardt Jensen

Abstract

Den overordnede problemstilling var at undersøge implimentering af backpropagation i et kunstigt neuralt netværk, med henblik på at styre en virtuel bil på en endimentionel virtuel bane. Til dette trænede vi netværket således at den virtuelle bil ville befinde sig på et bestemt punkt på den virtuelle bane ved et givent tidspunkt. En model for dette er blevet simuleret i Processing, for at påvise effekten af inputs, lag og antallet af neuroner i det skjulte lag i det kunstige neurale netværk. At Justere disse tre variabler optimalt i netværket har været det primære fokus for at undersøge effekten af disse på simuleringerne. For at simulere dette netværk er backpropagationalgoritmens blevet implimenteret i Processing. Implimenteringen stemte ikke fuldstændig overens med den teoretiske backpropagationalgoritme, og resultaterne for de opbyggede kunstige neurale netværk med mere end 2 lag er af tvivlsom karakter. På trods af dette viste det sig, at for de af simuleringerne der blev foretaget med tre lag, havde den med to neuroner i det skjulte lag, den bedste konvergens mod error 0. Overordnet havde to lag i det kunstige neurale netværk den bedste konvergens mod error 0. Derudover blev der fundet frem til at de mest optimale inputs for den virtuelle bil var afstanden til målstregen og den virtuelle bils hastighed

Topics: Neural Networks, Autonom Car, Bish pleas
Year: 2015
OAI identifier: oai:rudar.ruc.dk:1800/23262
Download PDF:
Sorry, we are unable to provide the full text but you may find it at the following location(s):
  • http://rudar.ruc.dk/handle/180... (external link)
  • Suggested articles


    To submit an update or takedown request for this paper, please submit an Update/Correction/Removal Request.