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Neuronales Netzwerk - Ein kleines Beispiel

Einleitung

Im Zuge der PBLV soll ein kleines Neuronales Netz erstellt werden um einen Einblick in die Welt des Machine Learnings zu bekommen

Aufgabenstellung

Aufgabe ist es eine simple Input/Output-Beziehung darzustellen. Diese kann auch mathematisch gelöst werden, aber es gibt einen guten Einblick wie Neuronale Netze arbeiten.

In einem vordefinierten "Feld" gibt es eine Anzahl an Sensoren. Das Neuronale Netz bekommt von jedem Sensor eine Entfernung zu einem Objekt in diesem Feld und gibt einen geschätzten Wert zurück. Dafür muss das Netz vorher dementsprechend mit Daten trainiert und gefüttert werden.

Eingesetzte Techniken

• Python 3.x
• TensorFlow (https://www.tensorflow.org/)
• Keras (High-Level Api von TensorFlow https://www.tensorflow.org/guide/keras)
• Jupyter-Notebook (Zur Visualisierung)

Zu analysierende Szenarien:

• Raum in fixer Größe
  • Aktivierungsfunktion
  • Loss-Funktion
  • Einfluss der Anzahl der Testdaten
• Variable Netzgrößen
  • Anzahl Layer
  • Größe pro Layer
• Messdatenvariation
  • Anzahl Dimensionen
  • Anzahl Sensoren
• Corner Cases
  • Alle Sensoren nahe beieinander
  • nicht normalisierte Werte