Организация, в которой проходила защита:МГУ имени М.В. Ломоносова,
Механико-математический факультет
Год защиты:2024
Аннотация:В работе исследуется задача предсказания траекторий движения транспортных средств. Для предсказания используется известная нейронная сеть Trajectron++. Автором предложено три модификации: добавлен механизм внимания по времени, используется функция потерь WTA (Winner Takes All), а также используется 2 слойный персептрон и LSTM. Проведено обучение, тестирование и сравнение с базовой версией Trajectron++. Показано, что механизм внимания по времени приводит к улучшению точности предсказания, а оставшиеся две модификации – к ухудшению.