阿里云服务器ECS突发性能型2核2G活动价60元/年
本帖最后由 gydtep 于 2021-11-3 08:01 编辑优惠说明:
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机器学习算法在训练自动驾驶汽车时面临特征提取的问题。特征提取要求程序员告诉算法他们应该寻找什么来做出决策。因此,机器学习算法的决策能力在很大程度上取决于程序员的洞察力。深度学习的功能有所不同,消除了特征提取的问题,从而使深度学习神经网络的检测和决策更加准确。深度学习可以提高检测道路上障碍物的准确性和更好的决策能力,可以帮助应对自动驾驶汽车面临的许多挑战。 这个优惠确实不错! 使用其他AI算法,自动驾驶汽车将很难理解招牌上的半个标志。但是借助神经网络进行的深度学习可以从招牌上的部分可见标志创建完整标志的图像。神经网络将不完整的符号发送到神经层,然后将其传递给隐藏层,以确定完整的符号应该是什么。基于输出,神经网络可以根据招牌上的标志做出决策。 由于深度学习的完整功能是基于数据的,因此与其他AI算法相比,训练神经网络需要更多数据,因此很难创建用于训练它们的数据集。而且,收集训练神经网络所需的数据也非常耗时。 再后来,云化结合虚拟化技术和基础设施,在虚拟机上运行Docker进程,在Docker进程中运行应用程序。现在,根据云通未来的理念,包括蚂蚁在内的很多公司都在实现上云。 尽管自动驾驶汽车有很多好处,但仅凭深度学习就无法使自动驾驶汽车成为高级智能的交通工具,因为阻碍自动驾驶汽车走向主流发展的障碍很多。借助深度学习,检测对象的准确性确实会提高,但要付出大量数据的代价。基于数据表示的深度学习功能。 异步要求将业务流程的核心部分抽象出来,使其不与非核心的内容耦合。从理论上看,核心部分越精炼,系统出错误的概率越小。比如,支fb的支付业务背后有一百多个业务处理节点