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GPU如何驱动自动驾驶的发展?
作者:欧冠赛事下注平台 来源:欧冠赛事下注平台 点击: 发布日期: 2021-01-22 00:55
信息摘要:
因此,许多公司已经获得许可并收集了低精度地图。HERE、TOMTOM、ZENRIN等收集的地图可以融合到NVIDIA中的虚拟世界网络,帮助他们开展训练。如果说依靠低精地图、定位、识别汽车周围情况,就需要开展汽车自动驾驶,这是我们传统的思路。 NVIDIA必须超越这些传统想法。我们正在考虑如何去自学者的司机。每个人开车时,看到的只有前挡玻璃和后视镜。汽车能看到这些图像自动驾驶吗?我们实现网络是模拟确实司机的不道德。...
本文摘要:因此,许多公司已经获得许可并收集了低精度地图。HERE、TOMTOM、ZENRIN等收集的地图可以融合到NVIDIA中的虚拟世界网络,帮助他们开展训练。如果说依靠低精地图、定位、识别汽车周围情况,就需要开展汽车自动驾驶,这是我们传统的思路。 NVIDIA必须超越这些传统想法。我们正在考虑如何去自学者的司机。每个人开车时,看到的只有前挡玻璃和后视镜。汽车能看到这些图像自动驾驶吗?我们实现网络是模拟确实司机的不道德。

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因此,许多公司已经获得许可并收集了低精度地图。HERE、TOMTOM、ZENRIN等收集的地图可以融合到NVIDIA中的虚拟世界网络,帮助他们开展训练。如果说依靠低精地图、定位、识别汽车周围情况,就需要开展汽车自动驾驶,这是我们传统的思路。

NVIDIA必须超越这些传统想法。我们正在考虑如何去自学者的司机。每个人开车时,看到的只有前挡玻璃和后视镜。汽车能看到这些图像自动驾驶吗?我们实现网络是模拟确实司机的不道德。

司机不道德的是方向盘怎么打,油门,刹车怎么踩,这些都是非常简单的数据。在不同的车况和速度下,司机不道德的决定不会有大的数据训练模型。让我家看非常简单的录像。这辆车最初不告诉司机,会犯很多错误。

驾驶员经过3000公里后,这辆车学会了如何驾驶员,如何安全地到达目的地。虽然已经可以出发了,但离实际使用还不远。

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我们可以看到新的方法。那不简单,没有地图,不告诉前方发生了什么,只是看了什么样的图像,车辆模拟了司机的油门、刹车、方向盘。因此,深度自学几乎可以用新的方法自动驾驶。

我们希望这种方法能给其他研究机构带来新的灵感,挑战传统的计算模式,以新的计算方式构建新的人工智能系统。深度自学后,大学中学的所有计算模型都受到挑战,所有模型都可以用新的数据方法创建新的人工智能系统,可以想象取代自己花了几十年的研究成果创建的模型。所有的人工智能,无论是语言还是语音、图像、搜索,都与GPU有关。所有传统行业都利用深度自学推进新的改革,使新的研究方向超过新的高度和新的进步。

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