Künstliches neuronales Netzwerk (KNN)
Aufgabe
Der geniale Erklärer zeigte mir, wie man mit einem künstliches neuronalen Netzwerk ein Auto in eine Garage fährt.
Ausgangslage: Das Auto steht 20 m vor der Garage und soll innert 5 Sekunden in die Garage fahren und 120 cm vor der Wand stehen bleiben.
Das künstliche neuronale Netzwerk erhält die Distanz zur Garagenwand und soll das Signal für das Gaspedal respektive das Bremspedal zurück geben. Das Signal soll zwischen +1 und -1 liegen. 1 = Vollgas, -1 = Vollbremsung und alles dazwischen ist entweder weniger Gas oder weniger Bremsung. 0 = Auto rollen lassen.
Berechnung: Ausgangswert = Tangens hyperbolicus(Distanz ×
Zahl 1 + Zahl 2)
Der Tangens
hyperbolicus gibt Zahlen zwischen +1 und -1 raus, mehr musst Du davon
nicht verstanden haben. Die Zahl 1 und 2 müssen wir noch
heraustüfteln.
Bauen wir uns mal ein Gerüst:
| Distanz | mal | Zahl 1 | plus | Zahl 2 | = | zr | = | TANHYP(zr) | = | Signal | Hinweis |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 20 | × | 0 | + | 0 | = | 0 | = | tanh(zr) | = | 0 | Das Auto bleibt stehen oder rollt |
| Wir versuchen mal mit 0.2 und -1.5. | |||||||||||
| 20 | × | 0.2 | + | -1.5 | = | 2.5 | = | tanh(zr) | = | 0.99 | Das Auto soll fast Vollgas geben |
| 10 | × | 0.2 | + | -1.5 | = | 0.5 | = | tanh(zr) | = | 0.46 | Das Auto soll etwa halbes Gas geben |
| 5 | × | 0.2 | + | -1.5 | = | -0.5 | = | tanh(zr) | = | -0.46 | Das Auto soll halb bremsen |
| Wie Du siehst, passiert etwas, ob es klappt, wissen wir nicht. | |||||||||||
Wir müssen die richtige Zahl 1 und Zahl 2 durch ausprobieren herausfinden. Dem sagt man: "Das künstliche neuronale Netzwerk trainieren". Sobald das künstliche neuronale Netzwerk möglichst gut trainiert ist, kannst Du es verwenden.
Im nächsten Kapitel wollen wir einen Eindruck bekommen, wie unser künstliches neuronales Netzwerk fachgerecht dargestellt wird.