神经网络自动驾驶

深度学习入门：使用 PyTorch 构建和训练你的第一个神经网络

引言深度学习是机器学习的一个分支，它利用多层非线性处理单元（即神经网络）来解决复杂的模式识别问题。PyTorch是一个强大的深度学习框架，它提供了灵活的API和动态计算图，非常适合初学者和研究者使用。
Mr' 郑·2024-09-04 13:29

李宏毅机器学习笔记——反向传播算法

反向传播算法反向传播（Backpropagation）是一种用于训练人工神经网络的算法，它通过计算损失函数相对于网络中每个参数的梯度来更新这些参数，从而最小化损失函数。
小陈phd·2024-09-04 10:07

【机器学习-神经网络】循环神经网络

在机器学习和深度学习的领域中，循环神经网络（RNN）作为一种处理序列数据的强大工具，已经在诸多应用场景中展现出了巨大的潜力。
刷刷刷粉刷匠·2024-09-04 10:36

自动驾驶之心规划控制理论&实战课程

单目3D与单目BEV全栈教程(视频答疑)多传感器标定全栈系统学习教程多传感器融合:毫米波雷达和视觉融合感知全栈教程(深度学习传统方式)多传感器融合跟踪全栈教程(视频答疑)多模态融合3D目标检测教程(视频答疑)规划控制理论&实战课程国内首个BEV感知全栈系列学习教程首个基于Transformer的分割检测视觉大模型视频课程CUDA与TensorRT部署实战课程(视频答疑)Occupancy从入门到精
vsdvsvfhf·2024-09-04 10:05

sumo carla 自动驾驶联合仿真 安装 配置 教程 开发 驾驶模拟 强化学习

sumocarla自动驾驶联合仿真安装配置教程开发驾驶模拟强化学习轨迹预测轨迹规划标题：基于SUMO和CARLA的自动驾驶联合仿真系统安装与配置：教程与开发探索摘要：随着自动驾驶技术的迅猛发展，仿真环境在自动驾驶系统的评估
jZhUeZPQZw·2024-09-04 09:33

学习笔记---自动驾驶

一、理论知识1.自动驾驶决策概述：自动驾驶决策层是系统的核心，负责根据感知层信息建立模型，分析并制定决策策略，控制车辆行驶。
酒饮微醉-·2024-09-04 09:33

自动驾驶之心Carla-Autoware联合仿真实战（视频+答疑）

https://pan.baidu.com/s/1GZfbeUMGuJ3V738aIKBPIQ?pwd=aog7https://pan.baidu.com/s/1GZfbeUMGuJ3V738aIKBPIQ?pwd=aog7机器人机电液控制一体化联合仿真一、机器人CAE仿真分析需求分析机器人是机构、结构、电气、液压、控制多学科耦合的机电一体化复杂产品，机构运动、气液流动、控制具有较强的交互作用。因
VX_Axay04·2024-09-04 09:32

常见自动驾驶仿真软件

目前做的比较好的自动驾驶仿真平台的列表和个人评价，仅供参考列表的分类基于仿真软件的基础构架1.基于Unity或虚幻引擎基本都是开源的，最下面那个传感器做的不错但完全是卡通风格，这类仿真的弱项是传感器，目前没看到特别好的激光雷达方案
经纬数智·2024-09-04 09:32

自动驾驶之心Carla-Autoware联合仿真实战

课程地址https://pan.baidu.com/s/19UXAB8xvSWKP19TmHDy2Zw?pwd=k7pu4、方法丰富：其实学习方法有很多，只是每个人适合的方法不同；通过网课可以找到更多有效的学习方法，帮助用户快速解决学习问题。3、方便交流：学习不交流，很容易遗留很多问题，无论是学习中还是学习后，合适的交流都是必要的。在网课中可以畅所欲言，让交流更加的方便，让问题无所遁形。2、提高效
2401_85955548·2024-09-04 09:31

跟自动驾驶之心仿真课程问题操作与解决

condacreate-ncarla37python=3.8condaactivatecarla37cd~/download/PythonAPI/examplespython-mpipinstall-rrequirements.txt8.27开课课程用的是ros-bridgepy2，我们的为ros-noeticpy3.12要改尝试改，报错1/bin/sh:1:sdl-config:notfound
乱七八糟喜欢就学先生·2024-09-04 09:31

caffe/PyTorch/TensorFlow 在Jupyter Notebook GPU中运用

对于大型数据集和复杂的神经网络结构，使用GPU可以大大减少训练时间。实时数据增强：在训练过程中，可以实时地对输入数据进行变换和增强，以提高模型的泛化能力。GPU加速使得这些操作更加高效。
俊俏的萌妹纸·2024-09-04 04:26

人人都能懂的机器学习——用Keras搭建人工神经网络02

感知机1957年，FrankRosenblatt发明了感知机，它是最简单的人工神经网络之一。
苏小菁在编程·2024-09-04 03:28

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）的工具包

Python是神经网络工具包最丰富的语言之一。两个主要的神经网络架构分别是Theano和TensorFlow。这两者的底层计算深度依赖C语言，不过它们都提供了强大的PythonAPI。
zhangbin_237·2024-09-04 01:38

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络（CNN）得名于在数据样本上用滑动窗口（或卷积）的概念。卷积在数学中应用很广泛，通常与时间序列数据相关。
zhangbin_237·2024-09-04 01:38

【深度学习】

神经网络在训练的
feifeikon·2024-09-04 00:34

深度学习基础之循环神经网络

目录基本概念与特点定义与工作原理结构组成应用领域自然语言处理语音识别时间序列分析优缺点优点缺点改进方法总结循环神经网络在自然语言处理中的最新应用和研究进展是什么？
Ctrl+CV九段手·2024-09-04 00:02

Python编码系列—Python中的安全密码存储与验证：实战指南

自动驾驶：分享自动
学步_技术·2024-09-04 00:32

【硬件调试-3】多livox雷达tf设置

文章目录问题一、前期准备二、配置外参三、驱动文件参数修改四、时间同步配置总结问题自动驾驶中常用livox-mid70激光雷达来补盲，因为其射线方向的盲区非常的小，同时价格也比较便宜。
合山川·2024-09-04 00:31

NDT算法

上一次我们学习了高翔《自动驾驶与机器人中的SLAM技术》中的三维ICP算法，其中包括点对点、点对线、点对面的ICP算法，本次博客学习NDT算法的源码。
Joeybee·2024-09-03 23:29

DETR3D

引言从视觉信息中检测3D对象是低成本自动驾驶系统的长期挑战。
zzzzz忠杰·2024-09-03 20:06

DETR3D 开源项目教程

该项目旨在为自动驾驶、室内定位、无人机导航等领域提供高效且精准的三维物体识别解决方案。DETR3D通过从多视角图像中提取二维特征，并使用稀疏的3D对象查询集索引到这些二维
齐妤茜·2024-09-03 19:35

【HLOA-BP】基于角蜥蜴算法优化BP神经网络的风电功率预测研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、研究方法三、研究挑战与展望2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。
@橘柑橙柠桔柚·2024-09-03 19:34

机器学习在医学中的应用

机器学习的基本概念：简要介绍机器学习的基本原理、分类（监督学习、非监督学习、强化学习等）和常用算法（如神经网络、支持向量机、随
听忆.·2024-09-03 18:25

02 使用 LSTM 进行时间序列预测

LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的递归神经网络（RNN
柒 魅。·2024-09-03 15:39

Python编码系列—Python日志记录与监控：提升应用可观测性的关键技术

自动驾驶：分享自动
学步_技术·2024-09-03 14:59

Python编码系列—Python调试秘籍：pdb调试工具的实战应用

自动驾驶：分享自动
学步_技术·2024-09-03 14:59

Python编码系列—Python性能分析神器：cProfile的深度应用与实战案例

自动驾驶：分享自动
学步_技术·2024-09-03 14:29

计算机视觉之 GSoP 注意力模块

计算机视觉之GSoP注意力模块一、简介GSopBlock是一个自定义的神经网络模块，主要用于实现GSoP（GlobalSecond-orderPooling）注意力机制。
Midsummer-逐梦·2024-09-03 12:18

NeRF学习——NeRF初步认识

NeRFNeRF，全名为NeuralRadianceFields，是一种基于深度学习的三维场景隐式表示和渲染方法1NeRF的基本概念1.1辐射场表示场景NeRF的核心思想是通过神经网络训练出来的辐射场对场景进行隐式表示
PLUS_WAVE·2024-09-03 08:23

计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱房源推荐系统 房价预测系统 房源数据分析 房源可视化 房源大数据大屏 大数据毕业设计 机器学习

创新点：1.支付宝沙箱支付2.支付邮箱通知(JavaMail)3.短信验证码修改密码4.知识图谱5.四种推荐算法(协同过滤基于用户、物品、SVD混合神经网络、MLP深度学习模型)6.线性回归算法预测房价
计算机毕业设计大全·2024-09-03 07:05

深度学习(二)

CuDNN（CUDADeepNeuralNetworklibrary）是NVIDIA为加速深度学习计算而开发的高性能GPU加速库，专门优化了深度神经网络（DNN）的常见操作，如卷积、池化、归一化和激活函数等
小泽爱刷题·2024-09-03 06:10

人工智能&机器学习&深度学习

深度学习：一切运用了神经网络作为参数结构进行优化的机器学习算法。强化学习：不仅能利用现有数据，还可以通过对环境的探索获得新数据，并利用新数据循环往复地更新迭代现有模型的机器学习算法。
AA杂货铺111·2024-09-03 06:26

OpenAI Chatgpt发展历史和Chatgpt-3的研发过程工作原理

该技术使用了一种无需人类标注的方式，使神经网络学习到了大量自然语言处理任务的知识。2018年，OpenAI团队开发了第一个GPT模型，并在自然语言处理领域取得了显著的成果。该
roxxo·2024-09-03 04:29

为量产而设计：自动驾驶车辆激光雷达旋转外参在线标定与异常排除策略

更多精彩内容，请关注公众号：智驾机器人技术前线1.论文信息论文标题：FaultDetectionandExclusionforRobustOnlineCalibrationofVehicletoLiDARRotationParameter作者：JiwonSeok,ChansooKim,PauloResende,BenazouzBradai,andKichunJo作者单位：韩国首尔大学论文链接：ht
智驾机器人技术前线·2024-09-03 04:57

这项来自中国的AI研究介绍了1位全量化训练（FQT）：增强了全量化训练（FQT）的能力至1位

全量化训练（FQT）可以通过将激活、权重和梯度转换为低精度格式来加速深度神经网络的训练。量化过程使得计算速度更快，且内存利用率更低，从而使训练过程更加高效。
量子位AI·2024-09-02 22:16

基于示例详细讲解模型PTQ量化的步骤（含代码）

1.模型训练我们假设已经训练了一个卷积神经网络（CNN），例如VGG-16。训练完成后，我们得到了一个以32位浮点数表示的模型权重和激活值。
LQS2020·2024-09-02 19:32

未来行业走向：探索变革与机遇

例如，在医疗领域，AI可以帮助医生进行更准确的诊断和治疗方案选择；在交通领域，自动驾驶技术的发展将彻
安西宁·2024-09-02 16:28

灾难性遗忘问题（Catastrophic Forgetting，CF）是什么？

在深度学习和人工智能领域中，“灾难性遗忘”（CatastrophicForgetting）是指当神经网络在增量学习（IncrementalLearning）或持续学习（ContinualLearning
Chauvin912·2024-09-02 14:36

大语言模型诞生、探索和爆发阶段

2017年：Google发表了Transformer架构，这是一种基于自注意力机制的神经网络架构，它彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，使得大规模并行化处理成为可能，
花开盛夏^.^·2024-09-02 10:38

每日简报 3月24日简报新鲜事 在这里，60秒读懂世界！

1、东航MU5735客机的一部黑匣子已被找到，破损严重；2、氢能产业发展中长期规划发布：2025年全国燃料电池车保有量将达5万辆；3、工业富联：智能座舱目标明年量产，L5自动驾驶产品进入排程；4、预计至
简报新鲜事·2024-09-02 10:33

AI学习指南深度学习篇-门控循环单元的调参和优化

AI学习指南深度学习篇：门控循环单元的调参和优化引言神经网络在处理序列数据（如文本、时间序列等）方面展现出了强大的能力。
俞兆鹏·2024-09-02 09:05

量子多体理论怎么样理解,多体系统的量子理论

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创量子多体理论和量子场论之间有什么异同呢？我粗略的看了文小刚老师
小浣熊的技术·2024-09-02 09:35

每天五分钟计算机视觉：Siamese深度神经网络模型和FaceNet的关系

本文重点在前面的课程中，我们学习了Siamese深度神经网络模型和FaceNet，二者都可以完成人脸识别任务，本文进行整理学习，理清二者的区别和联系。
幻风_huanfeng·2024-09-02 05:07

图神经网络实战（18）——消息传播神经网络

图神经网络实战（18）——消息传播神经网络0.前言1.消息传播神经网络2.实现MPNN框架小结系列链接0.前言我们已经学习了多种图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNN)变体，包括图卷积网络
盼小辉丶·2024-09-02 05:06

【Tools】计算机视觉（CV）技术的优势和挑战。

它在许多领域都有广泛的应用，包括医疗诊断、安全监控、自动驾驶、人脸识别等。下面是计算机视觉技术的优势和挑战的一些例子：优势：高速处理：计算机视觉可以快速处理大量的图像和视频数据
音乐学家方大刚·2024-09-02 03:57

深度学习中的梯度消失和梯度爆炸问题

这两个问题严重影响了深度神经网络的训练效率和性能。本文将详细介绍这两个问题，并通过实例帮助读者更好地理解。一、梯度消失问题梯度消失是深度学习中的一大难题，尤其在训练深度神经网络时显得尤为棘手。
码上飞扬·2024-09-01 23:57

如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络 python

如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络深度学习神经网络是一类灵活的机器学习算法，可以在各种问题上表现良好。
背包客研究·2024-09-01 20:15

时间旅行者：LSTM算法的奥秘大揭秘！

在时间序列预测中，传统的神经网络很难处理长距离的依赖关系。但是，有一种神奇的神经网络叫做LSTM（LongShort-TermMemory），它就像是时间旅行者一样，可以记住很久以前的信息！
风清扬雨·2024-09-01 19:06

基于STM32开发的简易自动驾驶系统

目录引言环境准备工作硬件准备软件安装与配置系统设计系统架构硬件连接代码实现系统初始化传感器数据采集与处理电机控制与转向OLED显示与状态提示Wi-Fi通信与远程监控应用场景简易自动驾驶演示智能车模型开发与学习常见问题及解决方案常见问题解决方案结论
嵌入式详谈·2024-09-01 18:01

语义补全学习笔记

自动驾驶VoxFormerVoxFromer仅通过2D图像，不依赖点云数据，能预测完整的3D几何形状和语义信息GitHub-NVlabs/VoxFormer:OfficialPyTorchimplementationofVoxFormer
AI算法网奇·2024-09-01 17:53
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