CedricReunion5juin2007nicolas

...

4 taches

• première tache fait
  • trouver la balle rouge et s'en approcher. environnement avec quelques objets distracteurs: jaune vert bleu. arene blanche
• seconde tache
  • s'orienter vers la balle rouge
• troisième tache
  • orientation: quand on voit du bleu, on tourne sur la droite, sinon on tourne sur la gauche
• quatrième tache RE - fait
  • slalom: si rouge on va a gauche, bleu sur la droite.
  • critique: tache 3 et 4 identique : il s'agit d'un slalom entre plots rouge et bleu. indépendemment de la méthode.

protocole d'expérimentation:

• erreur quadratique entre controle donné et controle prédit
• 1 démonstration: depuis le point de départ jusqu'a l'arret (soit parce que cible atteinte soit parce que timeout)
• 1 démonstration : 200 à 400 ( exemples = pas de temps )
• 1 expérience: 10 démonstrations
• 10 runs, validation: 20% pour test et on ressample entre chaque runs.

controleur:

• rdn(0) simple. 8 senseurs IR + toute l'image 2D en entrée 18x13 mais cahque valeur double contient alpharvb
  • probleme: entrée alpha+RVB sur un réel n'a pas de sens: majoritairement l'activation de R est prise en compte
  • tache 1 : néanmoins, de "bon" résultat. 20 a 30% d'erreur (22 sur la base d'apprentissage, 30 sur la base de test)
  • tache 2 : 3% apprentissage, 6% validation
• rdn(10) avec couche cachée (10 neurones). idem pour les entrées
  • 15% sur apprentissage, 21% sur test
• rdn(0) avec couche cachée. 8 senseurs IR + abcisse du point rouge
  • tache 1 : 43% sur apprentissage, 42% sur test , variance enorme (17-18%)
  • tache 2 : 12% apprentissage, 14% validation
  • nouvelle tache 2 : 17.7% apprentissage, 17.7%
• rdn(6r) recurrent, ?6? TODO neurones cachés. 8 IR + abcisse
  • cmaes restart (parametre: pas d'amélioration depuis 10 generations) TODO: courbe
  • tache 1 : 30% apprentissage, TODO pas tester sur base test
  • PROBLEME: pas de validation sur plusieurs runs
• MPL, 18x13
  • tache 1 : 45% sur apprentissage, 55% sur test (pourri)
  • probleme: (1) beaucoup trop de données pour MPL et (2) MPL surtout tres bon en envt bruité.
  • critique tous les points, ce n'est pas bon, les resultats connus sur MPL disent 2 à 3 pas plus. TODO refaire avec juste 2 et 3. remarque: il est pas forcé que 3 soit mieux ici, vu que l'envt est tres homogene.

questions diverses

• critique fondée :
  • calcul de l'erreur sur la base n'est pas représentatif de la tache parce que le peu d'exemples que l'on a n'est pas suffisant pour capturer la distrib de l'envt.
  • a moyen terme: completer avec un test de reproductibilité en réel
    • à définir: 20 démonstrations a partir de point différents + évaluation empirique.
• TODO : espace en entrée:
  • [X] RVB séparé (probleme: multiplie par trois les entrées)
    • [X] expe 1
    • [X]expe 2
  • [X] RVB séparé avec degradation resolution pour avoir le meme nombre d'entrée qu'avant
    • [X] expe 1
    • [X] expe 2
  • [X] Teinte seule sur 18x13
    • [X] expe 1 :
    • [X] expe 2 :
  • [X] Teinte et Luminosité (HL)seule sur 18x13 todo
    • [X] expe 1 :
    • [X] expe 2 :
  • [X]Teinte et Luminosité (HL) seule sur resolution pour correspondre avec 18*13 entrées
    • [X] expe 1
    • [X] expe 2
  • [X] HL sur 8x6 todo
    • [X] teinte sur 8x6 (expe 1)
    • [X] teinte+luminosité (expe 1)
    • [X] rgb (3*48) (expe 1)
  • HL sur 24x16 plus tard
  • a faire sur rdn(10)
• TODO
  • [x] echo state network: soit recup code alex, soit tu recodes.
    • [X] reseau codé
    • [ ] algorithme d'apprentissage non fonctionnel encore (au pire, greffon de piconode comme reseau de sortie et application de la backprop integrée.

• sur les taches:
  • (1) aller vers cible et (2) slaloms
• perspectives: reprendre oudeyer+kaplan pour la simplification de l'espace sensorielle

prochaine reunion: mardi 12 juin 17h : (0) mettre a jour les todos (1) espace d'entrée (2) ESN (3) tache slalom