智聯(lián)網(wǎng)汽車技術(shù) 課件 14.3深度學(xué)習(xí)技術(shù)

深度學(xué)習(xí)技術(shù)項(xiàng)目五先進(jìn)駕駛技術(shù)任務(wù)14自動(dòng)駕駛技術(shù)主講人：曾鑫智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)課程導(dǎo)入人工智能為智能網(wǎng)聯(lián)汽車提供“大腦”，但它具體是如何工作的呢?學(xué)習(xí)目標(biāo)了解組成智能網(wǎng)聯(lián)汽車的核心：

人工智能技術(shù)01學(xué)習(xí)任務(wù)帶領(lǐng)大家一起解析人工智能技術(shù)01激活舊知深度學(xué)習(xí)的目的是什么呢?探索新知深度學(xué)習(xí)技術(shù)的概念機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的一種途徑，深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集，三者之間關(guān)系如圖所示。探索新知深度學(xué)習(xí)技術(shù)的概念人工智能(AI)通常是指由機(jī)器（一般是計(jì)算機(jī)程序）通過(guò)模仿或復(fù)制人類行為構(gòu)造出來(lái)的體系結(jié)構(gòu)。機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）是AI的子領(lǐng)域，它由一系列自動(dòng)程序組成，可以從一組示例數(shù)據(jù)推演出基本規(guī)則，即通過(guò)示例數(shù)據(jù)來(lái)“習(xí)得”規(guī)則。探索新知深度學(xué)習(xí)技術(shù)的概念是一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)和提取復(fù)雜的特征，具有優(yōu)異的性能和泛化能力，已成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域的核心技術(shù)。深度學(xué)習(xí)探索新知深度學(xué)習(xí)技術(shù)的特點(diǎn)（1）無(wú)需人工提取特征深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以自動(dòng)學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)中的特征。因此，它不需要人工提取特定的特征來(lái)區(qū)分不同的類別，大大減少了人工參與的成本。探索新知深度學(xué)習(xí)技術(shù)的特點(diǎn)（2）強(qiáng)大的泛化能力在深度學(xué)習(xí)模型中，輸入數(shù)據(jù)在不同的環(huán)境下經(jīng)過(guò)訓(xùn)練之后，可以非常好地完成各種任務(wù)。這表明，深度學(xué)習(xí)具有很強(qiáng)的泛化能力，能夠快速適應(yīng)多種數(shù)據(jù)處理場(chǎng)景。探索新知深度學(xué)習(xí)技術(shù)的特點(diǎn)（3）高精度的交叉驗(yàn)證深度學(xué)習(xí)技術(shù)在訓(xùn)練時(shí)通常會(huì)將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，以評(píng)估模型的表現(xiàn)。通過(guò)不斷地調(diào)整和優(yōu)化模型，可以獲得高精度的結(jié)果。探索新知深度學(xué)習(xí)技術(shù)的特點(diǎn)（4）可獲得性能的最大化深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以在大型計(jì)算機(jī)集群上進(jìn)行訓(xùn)練。這意味著，可以在理論上實(shí)現(xiàn)任何性能級(jí)別，從而充分利用計(jì)算資源。探索新知深度學(xué)習(xí)技術(shù)的特點(diǎn)（5）適用于各種任務(wù)圖像分類A語(yǔ)音識(shí)別B自然語(yǔ)言處理C這也是深度學(xué)習(xí)技術(shù)目前正在受到廣泛關(guān)注和運(yùn)用的原因探索新知深度學(xué)習(xí)技術(shù)的分類（1）破譯圖像的密碼——卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所以利用卷積把關(guān)鍵特征提取出來(lái)進(jìn)行處理！CNN卷積通過(guò)輸入數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)到的特征，并使用二維卷積層，使此架構(gòu)非常適合用來(lái)處理二維數(shù)據(jù)。探索新知深度學(xué)習(xí)技術(shù)的分類（2）洞悉語(yǔ)言的內(nèi)涵——循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很少考慮輸入信號(hào)在時(shí)間上的聯(lián)系，但是現(xiàn)實(shí)中很多問(wèn)題都是一個(gè)時(shí)序分析問(wèn)題（例如語(yǔ)言文字分析問(wèn)題）。探索新知深度學(xué)習(xí)技術(shù)的分類（3）棋逢對(duì)手，伯仲之間——生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)中產(chǎn)生一種全新的學(xué)習(xí)框架。它包括了一位出題者（生成器）和解題者（判別器）。探索新知深度學(xué)習(xí)技術(shù)的分類（4）紙上得來(lái)終覺(jué)淺，絕知此事須躬行——深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)是強(qiáng)化學(xué)習(xí)在策略行為上的增強(qiáng)。通過(guò)使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為強(qiáng)化學(xué)習(xí)的策略體，強(qiáng)化學(xué)習(xí)能夠進(jìn)行更大規(guī)模的學(xué)習(xí)和更復(fù)雜的決策。探索新知深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用圖像識(shí)別AB語(yǔ)音識(shí)別C自然語(yǔ)言處理E自動(dòng)駕駛D智能推薦深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用范圍非常廣泛探索新知深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用在智能推薦領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)可以實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦，從而提高用戶的體驗(yàn)和滿意度。在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像和傳感器數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理和分析，從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛和交通安全等目標(biāo)。NVIDIA無(wú)人車決策系統(tǒng)訓(xùn)練模型探索新知深度學(xué)習(xí)是一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)方法A圖像識(shí)別D智能推薦B語(yǔ)音識(shí)別E自動(dòng)駕駛C自然語(yǔ)言處理探索新知深度學(xué)習(xí)是一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)方法隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用場(chǎng)景的不斷擴(kuò)大，相信深度學(xué)習(xí)將在更多的領(lǐng)域發(fā)揮作用，為人們帶來(lái)更多的便利和價(jià)值。同時(shí)，我們也需要認(rèn)識(shí)到深度學(xué)習(xí)的局限性和風(fēng)險(xiǎn)，制定更加科學(xué)和全面的管理和監(jiān)管機(jī)制，從而推動(dòng)深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，為人類創(chuàng)造更加美好的未來(lái)。即時(shí)檢測(cè)