自動駕駛
通熟易懂地解釋人工智能
人工智能開始火了,大家開始對人工智能開始談論的時候也許源於“圍棋挑戰賽”,世界頂尖高手最終被一隻機器“狗”戰敗了。它的致命法寶正是模仿人類的“深度學習”工作原理。機器人到底是怎麼像人類一樣學習呢?真的可以運用到自動駕駛中來服務人類嗎?和人一樣思考和判別嗎?人與“狗”的智力決鬥
深度學習網絡模型
專業解釋核心算法卷積運算
卷積神經網絡(ConvoluTIonal Neural Network,CNN)是一種前饋神經網絡,它的人工神經元可以響應一部分覆蓋範圍內的周圍單元,對於大型圖像處理有出色表現。主要用該算法來處理圖像運算。CNN主要用來識別位移、縮放及其他形式扭曲不變性的二維圖形。由於CNN的特徵檢測層通過訓練數據進行學習,所以在使用CNN時,避免了顯示的特徵抽取,而隱式地從訓練數據中進行學習;再者由於同一特徵映射面上的神經元權值相同,所以網絡可以並行學習,這也是卷積網絡相對於神經元彼此相連網絡的一大優勢。卷積神經網絡以其局部權值共享的特殊結構在語音識別和圖像處理方面有著獨特的優越性,其佈局更接近於實際的生物神經網絡,權值共享降低了網絡的複雜性,特別是多維輸入向量的圖像可以直接輸入網絡這一特點避免了特徵提取和分類過程中數據重建的複雜度。
秒懂解釋核心算法
其實卷積計算就是通過矩陣運算對圖像上的一定範圍的特徵數據進行提取,通過特徵來運算出最終的結果。該過程可以通過一副動態圖片來解釋,其實所有的圖形數據都是由一個個像素點數據組成,每個像素點數據是可以一個整數,可以用來運算的。深度學習自動駕駛仿真