Towards a cognitive automotive environment model: a novel approach based on distributed representations and spiking neural networks
Translated title:
Kognitive Umgebungsmodellierung für automatisierte Fahrzeuge: ein neuartiger Ansatz basierend auf verteilten Darstellungen und gepulsten neuronalen Netzen
Author:
Mirus, Florian
Year:
2020
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Advisor:
Conradt, Jörg (Prof. Dr.)
Referee:
Conradt, Jörg (Prof. Dr.); Herkersdorf, Andreas (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
ELT Elektrotechnik; PSY Psychologie
TUM classification:
PSY 205d
Abstract:
In this thesis, we present a first step towards a cognitive environment model for automotive applications using distributed representations and a spiking neuron substrate. We investigate the use of vector representations for knowledge representation and reasoning in automotive context. Such vector-based representations offer the opportunity to be implemented in a spiking neuron substrate, which supports efficient learning algorithms and deployment on dedicated neuromorphic hardware. We investigate varying instantiations of our vector-based scene representation applied to different tasks.
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In this thesis, we present a first step towards a cognitive environment model for automotive applications using distributed representations and a spiking neuron substrate. We investigate the use of vector representations for knowledge representation and reasoning in automotive context. Such vector-based representations offer the opportunity to be implemented in a spiking neuron substrate, which supports efficient learning algorithms and deployment on dedicated neuromorphic hardware. We investiga...
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Translated abstract:
Im Rahmen dieser Dissertation machen wir einen ersten Schritt in Richtung eines kognitiven Umgebungsmodells für Anwendungen im Bereich des automatisierten Fahrens unter Verwendung verteilter Darstellungen und gepulster neuronaler Netze. Wir untersuchen den Einsatz von Vektor-Darstellungen zur Wissensrepräsentation im Fahrzeugumfeld. Eine solche Darstellung eignet sich für die Implementierung in gepulsten neuronalen Netzen, welche neuartige, effiziente Lernverfahren sowie die Verwendung auf dedizierter neuromorpher Hardware erlaubt. Wir untersuchen die Eignung unserer vektor-basierten Szenen-Repräsentation an Hand von verschiedenen Anwendungsbeispielen.
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Im Rahmen dieser Dissertation machen wir einen ersten Schritt in Richtung eines kognitiven Umgebungsmodells für Anwendungen im Bereich des automatisierten Fahrens unter Verwendung verteilter Darstellungen und gepulster neuronaler Netze. Wir untersuchen den Einsatz von Vektor-Darstellungen zur Wissensrepräsentation im Fahrzeugumfeld. Eine solche Darstellung eignet sich für die Implementierung in gepulsten neuronalen Netzen, welche neuartige, effiziente Lernverfahren sowie die Verwendung auf dedi...
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