From b3fd8401e3b6ba476339c0007cef1620ee4ee14c Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Paweł Dybiec Date: Fri, 9 Feb 2018 03:06:50 +0100 Subject: Opis sieci pod symulator + obrazki --- Chapters/chapter2.tex | 33 +++++++++++++++++++++++++++++---- 1 file changed, 29 insertions(+), 4 deletions(-) (limited to 'Chapters') diff --git a/Chapters/chapter2.tex b/Chapters/chapter2.tex index 87418e5..b53b09b 100644 --- a/Chapters/chapter2.tex +++ b/Chapters/chapter2.tex @@ -1,10 +1,35 @@ \chapter{Sieć pod symulator} -TODO: Rysunek sieci, obrazki aktywacji +W celu autonomicznej jazdy wytrenowałem konwolucyjną sieć neuronową (CNN) +przetwarzającą obraz z kamery bezpośrednio w porządaną prędkość liniową +oraz obrotową. Takie podejście pozwala szybko zbierać dane uczące, wystarczy +tylko nagrać obraz z kamery oraz prędkość nadaną przez kierowcę. +\begin{figure}[h] + \centering + \fbox{ + \scalebox{0.5}{\includegraphics*[viewport=0 1300 600 2200]{img/model.png}} + } +\end{figure} +\begin{figure} + \centering + \fbox{ + \scalebox{0.5}{\includegraphics*[viewport=0 0000 600 1300]{img/model.png}} + } + \label{model} + \caption{Architektura sieci} +\end{figure} +Wersja sterująca w symulatorze powstała, żeby odrzucić modele, które nie radzą +sobie w tak prostych warunkach. Dodatkowo zbieranie danych oraz testowanie +modelu jest łatwiejsze, ponieważ nie wymaga przygotowywania sprzętu, oraz +opuszczenie toru przez model jest nieszkodliwe w porównaniu do opuszczenia +drogi przez fizycznego łazika. \section{Dlaczego taka (a nie mniejsza)} -Dlaczego dropout - -Dlaczego nieliniowe +W sieci pięciokrotnie pojawia się sekwencja warstwa konwolucyjna -> dropout +całych warstw ->max pooling. +Celem poolingu jest zmniejszenie liczby parametrów oraz zapobieganie +przetrenowaniu. Max pooling dzieli obraz na bloki ustalonego rozmiaru i +dla każdego z nich wyznacza maksimum, w ten sposób rozmiar 'feature maps' +wielokrotnie się zmniejsza. Dlaczego tylko 1 dense -- cgit 1.4.1