|
|
Využití evolučních algoritmů při učení neuronových sítí
Vosol, David ; Rozman, Jaroslav (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Tato práce má za úkol nalézt a porovnat možnosti spolupráce evolučních algoritmů při učení neuronové sítě a také jejich následné porovnání s klasickým přístupem učení pomocí back-propagation. Toto porovnání je demonstrováno na hluboké dopředné síti, která je využita při klasifikačních úlohách. Optimalizace probíhá na úrovni hledání optimálních hodnot vah a biasů sítě při zachování její stejné topologie. Jako evoluční algoritmy pro tuto optimalizaci jsou vybrány tři metody. Jedná se o genetický algoritmus, diferenciální evoluci a optimalizaci hejnem částic. Demonstrační program je implementován v programovacím jazyce Python3 a to bez použití knihoven pro strojové učení.
|
|
|
Aplikace posilovaného učení v řízení autonomního vozidla
Vosol, David ; Zbořil, František (oponent) ; Janoušek, Vladimír (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou posilovaného učení aplikovaného na úlohu autonomního řízení vozidla. Nejprve je probrána nezbytná teorie posilovaného učení, která je zakončena představením nejmodernějších aktor-kritik metod. Z nich je vybrána metoda Proximal Policy Optimization , která je následně aplikována na tuto úlohu. Pro tento účel je také zvolen závodní simulátor TORCS. Naším cílem je naučit v simulovaném prostředí agenta autonomně řídit, s ohledem na jeho budoucí aplikaci v reálném prostředí v podobě zmenšeného RC modelu vozidla. Za tímto účelem jsou simulovány podmínky vzdáleného učení a ovládání vozidla v cloudu a to v podobě simulace ztráty paketů s daty od senzorů a aktuátorů nebo simulace zašuměných dat. Také jsou provedeny experimenty s cílem zjistit nejmenší počet senzorů, se kterým je agent schopen se úlohu naučit. Dále je experimentováno s využitím výstupu kamery vozidla. Jsou představeny různé návrhy architektur systému, mimo jiné i se zaměřením na co nejnižší hardwarové požadavky. Na závěr jsou prozkoumány vlastnosti naučeného agenta z pohledu generalizace v neznámém prostředí.
|
|
|
Aplikace posilovaného učení v řízení autonomního vozidla
Vosol, David ; Zbořil, František (oponent) ; Janoušek, Vladimír (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou posilovaného učení aplikovaného na úlohu autonomního řízení vozidla. Nejprve je probrána nezbytná teorie posilovaného učení, která je zakončena představením nejmodernějších aktor-kritik metod. Z nich je vybrána metoda Proximal Policy Optimization , která je následně aplikována na tuto úlohu. Pro tento účel je také zvolen závodní simulátor TORCS. Naším cílem je naučit v simulovaném prostředí agenta autonomně řídit, s ohledem na jeho budoucí aplikaci v reálném prostředí v podobě zmenšeného RC modelu vozidla. Za tímto účelem jsou simulovány podmínky vzdáleného učení a ovládání vozidla v cloudu a to v podobě simulace ztráty paketů s daty od senzorů a aktuátorů nebo simulace zašuměných dat. Také jsou provedeny experimenty s cílem zjistit nejmenší počet senzorů, se kterým je agent schopen se úlohu naučit. Dále je experimentováno s využitím výstupu kamery vozidla. Jsou představeny různé návrhy architektur systému, mimo jiné i se zaměřením na co nejnižší hardwarové požadavky. Na závěr jsou prozkoumány vlastnosti naučeného agenta z pohledu generalizace v neznámém prostředí.
|
|
|
Využití evolučních algoritmů při učení neuronových sítí
Vosol, David ; Rozman, Jaroslav (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Tato práce má za úkol nalézt a porovnat možnosti spolupráce evolučních algoritmů při učení neuronové sítě a také jejich následné porovnání s klasickým přístupem učení pomocí back-propagation. Toto porovnání je demonstrováno na hluboké dopředné síti, která je využita při klasifikačních úlohách. Optimalizace probíhá na úrovni hledání optimálních hodnot vah a biasů sítě při zachování její stejné topologie. Jako evoluční algoritmy pro tuto optimalizaci jsou vybrány tři metody. Jedná se o genetický algoritmus, diferenciální evoluci a optimalizaci hejnem částic. Demonstrační program je implementován v programovacím jazyce Python3 a to bez použití knihoven pro strojové učení.
|
host ::
RSS.