Die vorliegende Projektarbeit zielt darauf ab, die Anwendung von Long Short Term Memory (LSTM) Netzwerken in der Automobilbranche zu untersuchen, insbesondere deren Einsatz für die Gangwahl in Fahrzeugen mit Automatikgetriebe. Dabei wird der Fokus auf die Entwicklung und Optimierung eines künstlichen neuronalen Netzes gelegt, das fähig ist, Sequenzen von Fahrzeugdaten zu verarbeiten und präzisere Schaltempfehlungen zu generieren.
Die Arbeit beginnt mit einer Einführung in die rapide fortschreitende Technologie der künstlichen Intelligenz (KI), speziell im Kontext der Automobilindustrie, und erwähnt dabei das Beispiel von Teslas Hydranet. Im weiteren Verlauf werden die Grundlagen künstlicher neuronaler Netze erörtert, einschließlich ihrer Struktur und verschiedener Netzwerktypen wie Perzeptron, Convolutional Neural Network und rekurrente neuronale Netze. Ein besonderer Fokus liegt auf LSTM-Netzwerken und deren Anwendungsmöglichkeiten. Außerdem behandelt diese Projektarbeit die Methoden zum Trainieren dieser Netzwerke, wobei verschiedene Ansätze und Datenstrukturen vorgestellt werden. Es wird erläutert, wie LSTM-Netzwerke in der Praxis implementiert werden können, mit speziellem Augenmerk auf die Programmiersprachen MATLAB und Python. Abschließend wird eine Zusammenfassung der Erkenntnisse und Ergebnisse präsentiert, die die Potenziale und Herausforderungen beim Einsatz von LSTM-Netzwerken in der Gangwahl von Automatikfahrzeugen hervorhebt.
Inhaltsverzeichnis
- 1 Einleitung
- 2 Neuronale Netze
- 2.1 Aufbau künstlicher neuronaler Netze
- 2.1.1 Künstliche Neuronen
- 2.1.2 Aufbau neuronaler Netze im Allgemeinen
- 2.2 Ausprägungsformen künstlicher neuronaler Netze
- 2.2.1 Perzeptron
- 2.2.2 Convolutional Neural Network
- 2.2.3 Rekurrente neuronale Netze
- 2.2.4 Long Short Term Memory Netzwerke
- 2.3 Trainingsmethoden
- 3 Programmierung und Implementierung
- 3.1 Trainingsdatensätze
- 3.1.1 Trainingsdaten als eine Sequenz
- 3.1.2 Trainingsdaten in mehreren, gleichgroßen Sequenzen
- 3.1.3 Trainingsdaten mit einem Schaltzeitpunkt als letztes Element
- 3.1.4 Zusammenfassung Trainingsdaten
- 3.2 LSTM Architektur
- 3.2.1 Matlab
- 3.2.2 Python
- 4 Zusammenfassung
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die Arbeit befasst sich mit der Nutzung von Long Short Term Memory (LSTM)-Netzwerken zur Gangwahl im Automobil. Ziel ist es, die Anwendung und Implementierung von LSTM-Netzwerken zur „Kopie“ eines bestehenden Gangwahlalgorithmus zu demonstrieren und zu evaluieren. Die Arbeit untersucht verschiedene Aspekte der neuronalen Netze, von ihrem Aufbau und den verschiedenen Ausprägungsformen bis hin zur konkreten Programmierung und Implementierung mit Trainingsdaten.
- Anwendung von LSTM-Netzwerken in der Automobilindustrie
- Implementierung und Training neuronaler Netze
- Analyse und Vergleich verschiedener Trainingsmethoden
- Entwicklung und Evaluierung eines LSTM-basierten Gangwahlalgorithmus
- Programmierung und Implementierung in Matlab und Python
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Die Einleitung beschreibt den schnellen Wandel im Bereich der künstlichen Intelligenz und neuronaler Netze, insbesondere im Automobilbau. Sie nennt das Beispiel des Tesla Hydranets für autonomes Fahren und verdeutlicht die Komplexität solcher Systeme. Die Arbeit fokussiert auf die Anwendung neuronaler Netze zur Gangwahl in Automatikgetrieben und baut auf einer vorherigen Arbeit auf, in der ein einfaches neuronales Netz für diese Aufgabe eingesetzt wurde. Die Einleitung positioniert die vorliegende Arbeit im Kontext des fortschreitenden Forschungsfelds des maschinellen Lernens und hebt die Bedeutung praktischer Anwendungen hervor.
2 Neuronale Netze: Dieses Kapitel bietet einen umfassenden Überblick über neuronale Netze. Es erläutert den Aufbau künstlicher neuronaler Netze, beginnend mit künstlichen Neuronen und der allgemeinen Struktur. Der Fokus liegt auf verschiedenen Ausprägungsformen wie Perzeptronen, Convolutional Neural Networks und rekurrenten neuronalen Netzen, wobei Long Short Term Memory (LSTM)-Netzwerke besonders hervorgehoben werden, da sie im Kern der Arbeit stehen. Das Kapitel erklärt außerdem verschiedene Trainingsmethoden, die für den Erfolg des neuronalen Netzes entscheidend sind. Die Darstellung umfasst grundlegende Konzepte und bildet die theoretische Grundlage für die praktische Implementierung in den folgenden Kapiteln.
3 Programmierung und Implementierung: Dieses Kapitel behandelt die praktische Umsetzung der im vorherigen Kapitel beschriebenen Konzepte. Es beschreibt detailliert die Vorbereitung der Trainingsdatensätze, verschiedene Möglichkeiten der Datenaufbereitung (Sequenzen, gleichgroße Sequenzen, Schaltzeitpunkt als letztes Element) und deren Zusammenfassung. Die Architektur des LSTM-Netzwerks wird erörtert, einschließlich der Implementierung in Matlab und Python, den gewählten Programmiersprachen. Dieser Teil der Arbeit fokussiert sich auf die praktische Anwendung des theoretischen Wissens und die damit verbundenen Herausforderungen bei der Entwicklung eines funktionsfähigen LSTM-basierten Gangwahlsystems.
Schlüsselwörter
Long Short Term Memory (LSTM) Netzwerke, Neuronale Netze, Gangwahl, Automobil, Maschinelles Lernen, Trainingsdaten, Matlab, Python, Implementierung, Automatikgetriebe.
Häufig gestellte Fragen (FAQ) zu "Anwendung von LSTM-Netzwerken zur Gangwahl im Automobil"
Was ist der Gegenstand dieser Arbeit?
Die Arbeit befasst sich mit der Anwendung und Implementierung von Long Short Term Memory (LSTM)-Netzwerken zur Gangwahl in Automobilen. Ziel ist es, einen bestehenden Gangwahlalgorithmus mithilfe eines LSTM-Netzwerks zu "kopieren" und zu evaluieren.
Welche Themen werden in der Arbeit behandelt?
Die Arbeit behandelt verschiedene Aspekte neuronaler Netze, darunter Aufbau und verschiedene Ausprägungsformen (Perzeptron, Convolutional Neural Networks, Rekurrente neuronale Netze, LSTM-Netzwerke), Trainingsmethoden, Vorbereitung und Aufbereitung von Trainingsdaten, und die Implementierung in Matlab und Python.
Welche Arten von Trainingsdaten werden verwendet?
Die Arbeit beschreibt verschiedene Arten von Trainingsdaten: Sequenzen, gleichgroße Sequenzen und Daten mit einem Schaltzeitpunkt als letztes Element. Die Zusammenfassung der verschiedenen Trainingsdatenformate wird ebenfalls behandelt.
Welche Programmiersprachen werden verwendet?
Die Implementierung des LSTM-Netzwerks erfolgt in Matlab und Python.
Welche Kapitel umfasst die Arbeit?
Die Arbeit gliedert sich in vier Kapitel: Einleitung, Neuronale Netze, Programmierung und Implementierung, und Zusammenfassung. Die Einleitung beschreibt den Kontext und die Motivation der Arbeit. Kapitel 2 bietet einen Überblick über neuronale Netze, Kapitel 3 die praktische Implementierung, und Kapitel 4 fasst die Ergebnisse zusammen.
Welche Zielsetzung verfolgt die Arbeit?
Die Arbeit zielt darauf ab, die Anwendung und Implementierung von LSTM-Netzwerken zur Gangwahl zu demonstrieren und zu evaluieren. Sie untersucht verschiedene Aspekte der neuronalen Netze und deren praktische Anwendung im Kontext der Automobilindustrie.
Welche Schlüsselwörter beschreiben die Arbeit?
Long Short Term Memory (LSTM) Netzwerke, Neuronale Netze, Gangwahl, Automobil, Maschinelles Lernen, Trainingsdaten, Matlab, Python, Implementierung, Automatikgetriebe.
Wie ist der Aufbau künstlicher neuronaler Netze erklärt?
Der Aufbau wird von den künstlichen Neuronen beginnend bis hin zur allgemeinen Struktur neuronaler Netze erklärt. Es werden verschiedene Ausprägungsformen wie Perzeptronen, Convolutional Neural Networks und rekurrente Netze detailliert beschrieben, wobei der Fokus auf LSTM-Netzwerken liegt.
Welche Rolle spielen die Trainingsmethoden?
Trainingsmethoden sind entscheidend für den Erfolg des neuronalen Netzes. Die Arbeit erklärt verschiedene Trainingsmethoden, die für die Implementierung relevant sind.
Wie wird die LSTM-Architektur behandelt?
Die LSTM-Architektur wird im Kapitel zur Programmierung und Implementierung detailliert beschrieben, einschließlich der Implementierung in Matlab und Python.
- Arbeit zitieren
- Daniel Seufferth (Autor:in), 2020, Künstliche Intelligenz in Fahrzeugen. Die Nutzung von Long Short Term Memory-Netzwerken zur Gangwahl im Automobil, München, GRIN Verlag, https://www.hausarbeiten.de/document/924687
