Tesla的自动驾驶fsd的感知神经网络是大约100层（FROM musk视频），同时他的参数大概是亿级别（大模型是几百亿参数），如何评价神经网络的层数和参数的规模？
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- 2022-04-08 10:40回答 2 已采纳 算法岗 可理解为 研究怎么自动驾驶更安全 更加自动 怎么避障 等等技术 深度学习 pytorch tensorflow 机器学习 等等开发岗 搭建系统 让用户使用技术 精通c++ / matl
- 2023-02-28 19:40回答 1 已采纳 对于深度强化学习来实现自动驾驶，可以使用Python语言的TensorFlow和Keras等深度学习框架，它们提供了丰富的API接口，便于开发者更方便地实现相应的功能。此外，还可以使用Unity3D游
- 2022-05-19 17:10回答 1 已采纳 您好，没想到CSDN现在也有邀请回答的功能了，哈哈 您提到感知、决策和执行哪个更难一些？ 根据我的经验，我觉得感知应该是最重要的，在我看来也是最难的。另一方面目前无人驾驶系统中，最成熟的是控制，所以我
- 2024-01-09 01:19禅与计算机程序设计艺术的博客 在自动驾驶系统中，神经网络技术发挥着关键作用，尤其是深度学习方法，如卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)和生成对抗网络(GAN)等，为自动驾驶的视觉识别、路径规划和控制等关键技术提供了强大的计算能力和算法...
- 2022-09-13 14:39回答 2 已采纳 目前来说决策规划都是放在一起的，大多说企业招聘都会写决策规划算法工程师，规划作为承接决策的下游我认为也是需要掌握的。决策算法需要学习的知识：（1）操作系统：Linux（2）编程：c/c++/pytho
- 2023-01-13 17:38回答 1 已采纳 这个有点本末倒置了。举两个例子：（1）让最强大脑和一个普通人一起学习，最强大脑用10分钟学习的结果比普通人用30分钟学习的结果更好；（2）根据数学公认的少量数据1+1=2等可以学习出神经网络等智能模型
- 2019-10-16 16:29回答 1 已采纳 2048byte/s*10=20480bit/s (8bit=1byte 加上开始停止位) 如果你是选择题，要选择>20 4800以上的。
- 2023-09-24 15:04这些努力为自动驾驶行业带来新思 路，大模型通过强大的数据分析和模式识别能力，增强了自动驾驶系统的安全性、效率和用户体验，实现了更准确的环境感知、 智能决策。 大模型的应用加速模型端的成熟，为L3/L4级别的...
- 2019-08-22 09:18回答 1 已采纳 没有你的代码，大致是这样的 history = model.fit(train_data, train_labels, epochs=EPOCHS, val
- 回答 4 已采纳 是三维没错，长，宽，通道 通道：R（红）G（绿）B（蓝） 或A（Alpha）R（红）G（绿）B（蓝） Alpha:透明度
- 2022-05-19 15:26回答 1 已采纳 第一个参数类型 /*|*/ 第二个参数类型 std::vector /*数组 */ /*|*/ do
- 2023-05-26 10:32基于树莓派的自动驾驶小车，利用树莓派和Tensorflow实现小车在赛道的自动驾驶；整体流程（电机控制，摄像头调试，道路数据采集，搭建深度学习模型，参数调试，自动驾驶，真实道路模拟，参数最终调试）；使用方法：先...
- 回答 1 已采纳 如果数据没有问题，可以尝试减少迭代次数，f1-score是1说明过拟合了
- 2022-08-17 12:32阳阳2013哈哈的博客 目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。递归神经网络实际.上包含了两种神经网络。一种是循环神经网络...
- 2022-07-20 22:43阳阳2013哈哈的博客 小发猫 人工智能领域六大分类：1、深度学习：深度学习是基于现有的数据进行学习操作，是机器学习研究中的一个新的领域，机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例像，声音和文本...
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6月25日
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