Wie berechnet man einen Fehler für neuronale Netze mit unbekanntem Ideal?

Question

Ok, also habe ich ein neuronales Netzwerk durch ein paar Versuche eingerichtet. Als nächstes in Backpropagation gehen. Aber um das zu tun, muss ich meinen Fehler auf den Ausgaben berechnen.

Die Situation, die ich für meinen Testbereich gemacht habe, ist die folgende. Ich habe ein Auto in der Ecke eines Labyrinths, um zu der anderen Ecke des Labyrinths zu gelangen. Die Eingänge sind:

• Wandabstand geradeaus
• Abstand von der Wand des Autos links
• Abstand von der Wand rechts der Auto
• Auto globalen X-Position
• Auto globale Y-Position

Die Ausgänge sind:

• Auto Geschwindigkeit vorwärts
• Autodrehgeschwindigkeit

Alle Ein- und Ausgänge sind offensichtlich normalisiert zwischen -1 und +1. Das Auto kann nur vorwärts fahren, also -1 = 0 Geschwindigkeit, +1 = maximale Geschwindigkeit. (Ich weiß, die Geschwindigkeit ist irgendwie nutzlos, aber ich fragte mich, ob es herausfinden könnte, dass die Höchstgeschwindigkeit es dort schneller erreichen würde, oder ob es automatisch für eine Kurve langsamer würde, wenn es sonst nicht schnell genug drehen könnte)

Also alles, was ich weiß ist, dass ich das Auto von der aktuellen Position, bis zur Endposition des Labyrinths will. Ich muss mich um nichts sonst kümmern.

Zurück zum Fehlerberechnungsteil dieses Skripts. Alle Anleitungen, die ich lese und befolge, fragen nach einem Fehler im Vergleich zur Ausgabe. Wie in, output - ideal = error Das Problem ist, dass, damit es zum Ausgang des Labyrinths fortschreitet, ich keine Ahnung habe, was der ideale Weg der Lenkung oder Geschwindigkeit an diesem Punkt ist.

Aus meiner Sicht kann dies eines von zwei Dingen bedeuten: 1. Es gibt andere Möglichkeiten, um den Fehler zu nähern, die ich verwenden kann, aber keine Kenntnisse davon haben. Oder es gibt eine Möglichkeit, den Fehler irgendwie mathematisch herauszufinden. 2. Ich erwarte zu viel vom neuronalen Netzwerk mit viel zu wenig Input/Output. Oder es etwas zu fragen, was es nie tun könnte. Daher kann ich niemals den richtigen Fehler berechnen.

Jeder, der mir helfen kann, diesen Fehler herauszufinden, würde geschätzt werden! Anderenfalls bitte erklären, was ich falsch mache oder wie ich die Aufgabe oder E/A verbessern kann.

Vielen Dank im Voraus!

Answer 1

Sie verwechseln zwei Dinge. Sie lesen über überwachtes Training von neuronalen Netzen. Während Sie versuchen, das Problem zu lösen, das nicht überwacht wird, ist es eher Verstärkung Lernen. In dieser Einstellung haben Sie keinen Zugriff auf die "ideale" Antwort. Sie können nur mehr oder weniger sagen, dass der aktuelle Zustand gut/schlecht ist (wie das Erreichen des Ausgangs des Labyrinths ist ein guter Ort, während weit ist schlecht). Konzentrieren Sie sich entweder auf überwachte Lernprobleme, und dann sind die Ressourcen, die Sie verwenden, in Ordnung, oder bleiben Sie bei Ihrem Problem eines Irrgartens und wechseln Sie zu verstärkendem Lernen.