Projektfortschritt

[beggel-hs-kl]

Ziele Termin 1:

• Recherge State-of-the-art:

  • Welche Repos/ Projekte gibt es zu dem Thema?
  • Welche Tools/ Datensätze gibt es zu dem Thema?

• Erster lauffähiger minimaler Prototyp.

[beggel-hs-kl]

Fortschritt bei Termin 1 war sehr gut. Es wurde eine lauffähige SNAKE version gezeigt bei der QDN bereits funktioniert. Die Inhalte wurdne größtenteils von einem Repo übernommen.

Ziele Termin 2:

• Recherge State-of-the-art:
  • Welche Repos/ Projekte gibt es zu dem Thema?
  • Welche Tools/ Datensätze gibt es zu dem Thema?
• Target netzwerk als zweites Netzwerk einbauen (Evaluation ob es besser wird).
• CNN als Input davorschalten (https://paperswithcode.com/method/dqn) (kann sein, dass das nicht so einfach wird)
• Lernen schneller machen (nicht limitiert durch visualisierung)
• skynet oder google cloud ausprobieren

[beggel-hs-kl]

Fortschritt bei Termin 2 war ok. CNN wurde noch nicht zum laufen gebracht. Es gab Probleme mit dem Extraktion der Bilddaten.

• Lauffähigen prototypen für CNN zu haben (das Netz soll spielen können)
• Target netzwerk als zweites Netzwerk einbauen (Evaluation ob es besser wird)
• Double Q-Learning (https://towardsdatascience.com/double-deep-q-networks-905dd8325412)

[beggel-hs-kl]

Fortschritt bei Termin 3 war ok.

• Das CNN wurde noch nicht zum laufen gebracht.
• Die Analyse für mit und ohne Target Network wurde gut durchfeführt. Die Verwendung von einem Target Network macht das Lernen effizienter.

Ziele für Termin 3:

• Wie sieht ein resized image aus?
• Batch size von 30 bis 100
• CNN mit 2 FC Layern kombinieren.
• Weiter trainiern auf skynet oder in der cloud

[beggel-hs-kl]

Fortschritt bei Termin 4 war gut.

• Resized image wurde nachbearbeitet. Das Image war invertiert
• Reward funktion wurde verbessert.
  • Negativ reward wurde eingeführt
• Netz wurde angepasst.
• Das Spielfeld ist aber nur 10x10 Felder (mit 200px)

Ziele Termin 5:

• Blogpost schreiben (gerne englisch)
• Code mit rein
• RF inhalte (Fokus ist euer Projekt)
• Für den Leser nachvollziehbar und nachprogrogrammierbar sein
• Auf Anfang Master / Ende Bachelor Niveau
• Credits für Quellen

[beggel-hs-kl]

Finale Ziele:

• Blog Artikel überarbeiten
• technische Doku im README.md
• Upload nach OLAT
• Vortrag am 12.07. , jeder redet genau 5 Minuten
• interessant, lehrreich, amüsant, videos