亚博提现可以秒到账的-亚博手机版 互联网 GPU如何驱动自动驾驶的发展?_亚博手机版

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本文摘要:所以我们已经有很多公司获得了许可,收集了低停止度。

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所以我们已经有很多公司获得了许可,收集了低停止度。HERE、TOMTOM和ZENRIN收集的地图都可以融合到NVIDIA虚拟世界网络中进行训练。我们的传统想法是,如果依靠低停车度、定位、掌握汽车周围的情况,就需要汽车自动驾驶。

NVIDIA为了超越这些传统想法,我们正在寻找如何获得自我学习驱动程序。每个人开车的时候,只能看到前面的前玻璃、反射镜和后视镜。

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那么,当汽车看到这些图像时,它能自动驾驶吗?我们上网是模仿实际司机的不道德性。对司机不道德的要求,方向盘怎么打,油门,刹车怎么踩,这些都是很简单的数据。如果车的状态和速度不同,驾驶员的不道德决定就不会有大的数据训练模式。

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让我给你看一个非常简单的视频。这辆车一开始不告诉司机该怎么做的话,会犯很多错误。驾驶员旅行了3000公里后,这辆车学会了驾驶员,如何安全地到达目的地。

虽然它已经可以上路了,但离实际使用还很近。我们可以看到新的方法:它不简单,没有地图,不告诉前方再次发生了什么,只看有什么视频,车辆模拟驾驶员操纵者的油门、刹车和方向盘。因此,深度自学几乎可以用全新的方法自动驾驶。

我们期望这种方法能够挑战我们传统的计算模式,并为用新的计算构建新的人工智能系统的其他研究机构提供新的启示。我们几乎可以想象深度自学后,大学中学的所有计算模型都受到挑战,每个模型都可以用新的数据方法创建新的人工智能系统。可以代替自己花了几十年的研究成果制作的任何模型。

(约翰f肯尼迪,学习) (语言、语音、图像、搜索等所有人工智能都与GPU相关。所有传统行业都将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发展。

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