Variational Auto Encoderを利用したAI RC Carの教師なし学習の検討 - masato-ka's diary
この記事について この記事はAI RC Car アドベントカレンダー22日目の記事です。今回はAI RC Carの教師なし学習について考察します。 AI RC CarのDLモデル学習とそれぞれの課題 AI RC Carが走行に利用する学習モデルは基本的に教師あり学習で行われます。AI RC Carから撮影したコースの画像と、それぞれの画像に紐づけられた教師ラベルです。この教師ラベルの良し悪しによってAI RC Carの走行特性が大きく変わります。例えばDonkeyCarのような模倣学習を行なった場合、ドライバーがコース上を綺麗に走行することで、推論走行時にコースを綺麗に走行できます。また、JetRacerのようにマニュアルでアノテーションを付ける場合はアノテーションの付け方によって走行時の特性が決定します。 これらの教師あり学習に共通して言えることは、教師ラベルの付け方が最終的な走行性能に
mbedとDjangoでWebSocket! - masato-ka's diary
mbedを買ったので、django-websocketで作ったアプリケーションにセンサーデータをWebSocketで投げ込んでみました。全体的な構成は次の図のような感じです。 各構成要素説明 Websocket Server Mac OS X上にDjangoフレームワークとdjango-websocket 0.3.0を使ってechoサーバーを構成しています。ほぼ前々回のエントリーで紹介したアプリケーションと同じものです。django-weboskcetは前回のエントリーで紹介したRFC6455対応版です。 mbed mbedに関しては細かい説明は省略します。知らない人はググって下さい。Arduinoとかそんな感じのラピッドプロトタイピング向けマイコンです。WebSocketのライブラリが提供（RFC6455対応）されているのでそれを使ってセンサー情報の値をサーバーに上げています。今回はセン
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