車の深層学習による自己学習走行で20分
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グループの研究者の英語Wayve起動時にソネットワークアプリケーションの深層学習への自動運転します。 少し前までは当社の代表者がえのないパートナーとなるように技術の作品として提供する実車実道路のようにな…は、独立した駆動で20分です。
ではほとんどの自動運転車の使用のカメラやセンサーをつくっていましたから、とてもマッピングやコンピューターのプログラミング このアプローチは、その意見は、天井ます。 自律的な自動車のプログラムによる企業の例として次のようなものが、最も良いものに十分ではないのに対する手法を開発している。 これにより、この車にはないスマートに対応ロットの条件は一般道路です。 による科学者、車のニーズをより賢いコンピュータは特別なセンサーやプログラミングします。
Wayveチームであると考えるより良識あるアプローチを利用学習アルゴリズムの補強材ないでしょうかをDeepMindは、コンピュータを学ぶが人間と同じように練習します。 アルゴリズムの強化学習に基づく深い学習ネットワークで勉強を繰り返し、繰り返しのタスク毎に時間を向上させます。 の場合には自動車の自動運転制御は、この運転まで車でそこまでたぶんを用い、正しく表してください。
のようにもこのようなこのアプローチは、Wayveチームルノー Twizy搭載カメラ制御ガス、ブレーキ、ステアリングホイールは、接続するには，GPU搭載のコンピュータアルゴリズムの強化学習します。 コンピュータ"と"最高の結果をいで車移動の道路を道路です。 のない、より良います。 そして、追加のドライバーの車国道です。 コンピュータ教車の駆動は横滑りの道20分です。
以上
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