CAN mintafelismeres Long-Short Term Memory Neural Networks-szel

Topics: Privacy, Machine Learning, Cars

A neurális hálózatok (artifical neural networks) mára már az egyik legszélesebb körben alkalmazott gépi tanulási módszernek számít. A már-már klasszikusnak számító arcfelismerés, képfelismerés, orvosi diagnózisok (és még sok egyéb) mellett nap mint nap új alkalmazási területeit ismerhetjük meg. Rengeteg fajtája ismert, ezek közül egyik az LSTM hálózatok (long-short term memory), melyek képesek meghatározott időintervallumon adatokat megjegyezni. Arra lettek tervezve, hogy egy adatsor bizonyos mintáit fel tudják ismerni (pl: kézírás, beszéd). Tegyük fel, hogy képek sorozatából szeretnénk meghatározni, hogy hol készült/ játszódik (rövid video). Egy emlékezet nélküli algoritmus, ha az egyik képen felismer egy amerikai zászlót, akkor megmondja, hogy Amerikában vagyunk, ha a következőn éppen sushit esznek, akkor arra következtet, hogy Japánban és így tovább. Az LSTM hálózatok az ilyen jellegű kaotikus viselkedést hivatottak elkerülni. A feladatban ezeket a neurális hálókat kell alkalmazni autók CAN adatain (ld: en.wikipedia.org/wiki/CAN_bus). A feladat célja, hogy ezekből az adatokbol (mint idősor) meghatározzuk, hogy ki vezette az autót a lehetséges vezetők közül. Teszt és tanítási halmaz a hallgató rendelkezésére áll.

A hallgató feladatai:
- az LSTM hálózatok megismerése és megértése
- az algoritmus alkalmazása autók CAN bus idősorain
- az algoritmus implementálása

Maximum number of students: 1 student

Contact: Szilvia Lestyán (CrySyS Lab)