UNIVERSITA' DEGLI STUDI DI PAVIA - Robotica

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maggiori di 1. Si è notato che dei buoni valori sono generalmente contenuti nell’intervallo [1.5, 4]. C’è però un problema nell’utilizzare questo espediente. Aumentando troppo β diventa sempre più importante la determinazione dei pesi di partenza dei neuroni, come descritto nel paragrafo seguente. 4.8.2 Determinazione dei pesi iniziali La seconda importante osservazione derivata dai test sulle reti è data dalla necessità di impostare i pesi e le soglie iniziali in modo che siano sufficientemente piccoli. Dei pesi troppo grandi possono dare luogo all’annullamento dell’errore sul training set, in quanto la formula che calcola l’errore sul singolo training sample contiene un temine del tipo y j ⋅( 1− y j ) che moltiplica tutto il resto, dove y i è l’uscita della sigmoide calcolata sulla somma degli ingressi del neurone. Si capisce che quanto più i pesi sono grandi, quanto più è facile che il punto nel quale viene valutata la sigmoide si trovi nel tratto asintotico. In questo caso il valore di y i vale 0 oppure 1, e l’errore sul training sample si annulla. Questo problema si amplifica quanto più la forma della sigmoide tende a quella di uno scalino, in quanto il range disponibile per una buona valutazione della sigmoide si riduce. Durante i test è capitato che fossero nulli gli errori su tutti i training sample (per valori di β troppo alti), e che quindi l’errore globale precipitasse di colpo a 0, ingannando la procedura di addestramento e facendole “credere” di aver raggiunto il minimo assoluto dell’errore. 90
5.1 Idea di base Capitolo 5 Architettura software La stesura del codice di DEA è stata effettuata con l’intento di perseguire due obiettivi principali: 1) rendere il progetto più modulare possibile, in modo da rendere ciascun singolo blocco indipendente dagli altri; 2) generare del codice riutilizzabile in altre applicazioni con il minimo sforzo di modifica del sorgente. Si può notare che realizzare quanto proposto nel primo punto porta spesso a soddisfare anche i requisiti richiesti dal secondo. Nel caso di DEA, tali aspetti sono intesi su due livelli di astrazione differenti. La modularizzazione richiesta nel primo punto viene pensata a livello di unità esecutive del progetto nel suo complesso, nel senso che il programma non è monolitico, ma è formato da più moduli che possono essere eseguiti indipendentemente dagli altri. Tali moduli si occupano di operazioni logicamente indipendenti dalle altre, come la generazione del training set della rete neurale oppure l’addestramento della rete stessa, oppure, ancora, la fase di tracking vera e propria. 91
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2.6 Elaborazione dell'immagine ....
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A.3 Avvio del sistema .............
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1.1 Obiettivo della tesi Capitolo 1
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2.2 Soluzioni progettuali Le scelte
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Esistono numerosi sistemi per il tr
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traiettoria di un oggetto. Infine,
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possibile trascurare completamente
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dall’uscita, attraverso un confro
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ingresso e una sola di uscita, in q
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2.5.4 Il modello del target Al fine
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dove sono stati introdotti i termin
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K è dunque un vettore avente un nu
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Figura 2.3. Soglia sul puntatore la
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Il tempo di volo del proiettile è
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2.8 La rete neurale DEA utilizza te
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Servo Motors Laser Hardware trigger
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3.2.2 Il frame-grabber Il frame-gra
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