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Registerkarte Sensoren

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Im Fenster "Sensoren" können Sie die Sensoren des Roboters auswählen, die verwendet werden sollen.

Klicken Sie auf einen Sensor, um eine der möglichen Nutzungsoptionen auszuwählen.

Lernen Sie die verschiedenen Sensoren kennen, die je nach den betreffenden Robotern verwendet werden :

AlphAI Roboter-Sensoren

Thymio-Roboter-Sensoren

mBot-Roboter-Sensoren

Sie können auch die Anzahl der Augenblicke wählen und im Fall eines simulierten Roboters die Arenaeinstellungen ändern.

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Registerkarte Aktionen

Im Fenster "Aktionen" können Sie die Aktionen auswählen, die der Roboter ausführen kann.

Klicken Sie auf eine Aktion, um sie dem neuronalen Netz hinzuzufügen.
⚠️ Das Hinzufügen einer neuen Aktion wird den Erfahrungsspeicher des Roboters löschen.

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Erfahren Sie mehr über die verschiedenen Aktionen, die je nach den betroffenen Robotern eingesetzt werden :

Roboter-Aktien AlphAI

Thymio-Roboter-Aktionen

mBot-Aktien

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Sie können auch die Geschwindigkeit und die Dauer (von 0,1s bis 2s) auswählen und ob und wie lange der Roboter zwischen den Aktionen pausieren soll.

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Registerkarte Auszeichnungen

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Wenn Sie eine Aktivität mit Lernen durch Verstärkung gestartet haben, können Sie auf der Registerkarte Belohnungen den Belohnungstyp und die Konfiguration der Belohnung auswählen.

Geschwindigkeit und Blockade

‍BelohnenSie den Roboter, wenn er schnell fährt, bestrafen Sie ihn, wenn er stehen bleibt. Sie können die Belohnung anpassen, die der Roboter erhält, wenn er eine Kurvenaktion ausführt, und den Wert der Strafe, wenn er blockiert oder rückwärts fährt.

Farbe im Bild˘.

Belohnen Sie den Roboter, wenn viele Pixel der Kamera eine bestimmte Farbe haben.
Sie können den Farbton, die Luminanz und die Sättigung anpassen.

Farbe und Blockierung♥.

Belohnen Sie den Roboter, wenn viele Pixel der Kamera eine bestimmte Farbe haben, und bestrafen Sie ihn, wenn er stehen bleibt.
Sie können den Farbton, die Luminanz und die Sättigung anpassen.

Zeilenverfolgung

‍BelohnenSie den Roboter, wenn er direkt unter ihm Schwarzes erkennt. Sie können die Schwelle für die Erkennung von Blockierungen anpassen.

Python-Code☺️

Stellen Sie Ihre eigenen Belohnungen mithilfe einer Python-Codedatei ein.

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Registerkarte IA

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Auf der Registerkarte KI können Sie auswählen, auf welche Weise der Roboter trainiert wird, insbesondere, ob Sie zwischen überwachtem oder verstärkendem Lernen (Deep Q Learning) wählen. Außerdem können Sie hier die Parameter der verschiedenen Algorithmen einstellen.

Die Parameter können sich von Aktivität zu Aktivität, von Lerntyp zu Lerntyp und von Algorithmus zu Algorithmus unterscheiden. Die wichtigsten Parameter sind jedoch die folgenden:

• Art des Lernens
  • Überwachtes Lernen
  • Lernen durch Verstärkung
  • Keine

• Algorithmus: Auswahl des verwendeten KI-Algorithmus
  • Neuronales Netz
  • K nächste Nachbarn
  • Python-Code
• Lerngeschwindigkeit: Erhöhen, um schneller zu lernen ... aber verringern, wenn Divergenzfehler auftreten.
• Gamma: Passt die Bedeutung an, die unmittelbaren Belohnungen (Wert nahe 0) im Vergleich zu Belohnungen, die weiter in der Zukunft liegen (Wert nahe 1), beigemessen wird.
• Exploration: Häufigkeit der Exploration (Wert zwischen 0 und 1).
• Zwischenneuronenschichten: Anzahl der Neuronen in jeder Zwischenschicht z. B.: nichts setzen, um Eingaben direkt mit Ausgaben zu verbinden, "100 50" setzen für zwei Zwischenschichten mit jeweils 100 und 50 Neuronen.
• Aktivierungsfunktion: Auswahl der Funktion zur Aktivierung der Zwischenschichten.
• 2 Neuronen pro Binärvariable: Aktivieren Sie das Kontrollkästchen, damit Binäreingaben durch 2 Neuronen dargestellt werden (von denen immer eines und nur eines aktiviert wird); deaktivieren Sie das Kontrollkästchen, um nur 1 Neuron zu verwenden.
• Neuronaler Bias: Kreuzen Sie an, um den Neuronen zu erlauben, ihre Aktivierungsschwelle anzupassen (dies ist gleichbedeutend mit der Annahme, dass alle Neuronen einen konstanten Input erhalten, den sie anpassen können, was in der grafischen Benutzeroberfläche nicht dargestellt wird).
• Erfahrungsspeicher: Kreuzen Sie an, dass die KI weiterhin aus den in der Vergangenheit ausgeführten Handlungen und erhaltenen Belohnungen lernt.

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Registerkarte "Visualisierung"■Cf_200D↩

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Auf der Registerkarte Visualisierung können Sie festlegen, was auf dem Hauptbildschirm angezeigt wird und was nicht.

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• Anzeigetyp: Neuronales Netz, Zustandsraum oder beides
• Animation: Animation der Aktivität im Netzwerk (Bewegung von Input zu Output)
• Verbindungen: Netzwerkverbindungen anzeigen
• Learnings: Anzeigen von Learnings
  • grün: die Verbindungen werden intensiver
  • rot: Die Verbindungen nehmen ab
• Synapsenaktivität: Aktivität im Netzwerk anzeigen
  • gelb: Erregungsaktivitäten
  • blau: hemmende Aktivitäten
• Input/Output-Werte : Werte der Eingabe- und Ausgabe-Neuronen anzeigen
• Wert der Verbindungen : Zeigt die Gewichte der Verbindungen an. Diese Option aktiviert automatisch die Anzeige der Ein- und Ausgänge.
• Neuronenabstand: Schaltet die Eingabeneuronen vom vertikalen in den horizontalen Modus um.
  
  

Nur für den AlphAI-Roboter: Sie können die Farbe der Schale ändern. Achtung: Der Roboter wird sich die neue Farbe merken und damit auf dem Anmeldebildschirm erscheinen.

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