Ein Verfahren (100) zum Training eines Neuronalnetzsystems (1) zur Vorhersage des Verhaltens einer Menge interagierender Agenten (5a-5e), wobei das Neuronalnetzsystem (1) Folgendes umfasst:• Bereitstellen (110) von Trainingsaufzeichnungenxi*von Eingangsdaten bezüglich jedes Agenten;• Erzeugen (120) von Agentenrepräsentationen Fiaus jeder Trainingsaufzeichnungxi*durch den Codierer (7);• Verarbeiten (130) der Agentenrepräsentationen Fidurch das zu trainierende GNN (3) und den Decodierer (4) zu Vorhergesagtes-Verhalten-Daten ŷibezüglich jedes Agenten (5a-5e);• Bestimmen (140) von maskierten AgentenrepräsentationenFi'aus den Agentenrepräsentationen Fidurch Modifizieren nur jeweiliger echter Teilmengen der Werte jeder Agentenrepräsentation Fiin den Agentenrepräsentationen Fifür mindestens zwei gewählte Agenten (5a-5e);• Verarbeiten (150) der maskierten AgentenrepräsentationenFi'zu Interaktionsrepräsentationen Gidurch das zu trainierende GNN (3);• Bestimmen (160) von RekonstruktionenFi#der Agentenrepräsentationen Fidurch ein zu trainierendes Helfernetz (6) aus den Interaktionsrepräsentationen Gi;• Einstufen (170) der Vorhergesagtes-Verhalten-Daten ŷimittels einer vorbestimmten Verlustfunktion (7) sowie einer Abweichung der RekonstruktionenFi#von den Agentenrepräsentationen Fi; und• Optimieren(180) von Parametern (3a), die das Verhalten des GNN (3) charakterisieren, und von Parametern (6a), die das Verhalten des Helfernetzes (6) charakterisieren, in Richtung des Ziels, beim Verarbeiten weiterer Trainingsaufzeichnungenxi*die Einstufung (7a) durch die Verlustfunktion (7) zu verbessern.
A method for training a neural network system to predict the behavior of a set of interacting agents. The method includes: providing training records of input data regarding each agent; generating, from each training record, by the encoder, agent representations; processing the agent representations into predicted behavior data regarding each agent; determining, from the agent representations, masked agent representations by modifying, in agent representations for at least two chosen agents, only respective strict subsets of the values of each agent representation; processing, by the to-be-trained GNN, the masked agent representations into interaction representations; determining, by a to-be-trained helper network, from the interaction representations, reconstructions of the agent representations; rating, using a predetermined loss function, the predicted behavior data, and a deviation of the reconstructions from the agent representations; and optimizing parameters that characterize the behavior of the GNN and that characterize the behavior of the helper network.
Training eines Neuronalnetzsystems zur Vorhersage des Verhaltens interagierender Agenten
14.11.2024
Patent
Elektronische Ressource
Deutsch
IPC: | G06N COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS , Rechnersysteme, basierend auf spezifischen Rechenmodellen / B60W CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION , Gemeinsame Steuerung oder Regelung von Fahrzeug-Unteraggregaten verschiedenen Typs oder verschiedener Funktion |
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