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添加时间:2020-12-29 17:49 点击:
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一种迭代10次以学习驾驶汽车的神经网络 
教一个神经网络进行驾驶。这个简单的神经网络具有固定数量的无偏见的隐藏节点。 
只需几次迭代,神经网络就可以快速安全地驾驶汽车。 
此神经网络的样本总数为650,它是通过随机突变演化而来的。 
如视频中所示,样本适应性评估是手动完成的。 
 I做了一个小型赛车游戏。我可以手动控制汽车来控制加速,制动和转弯。 
为了使人工智能学习驾驶,必须为其提供一些空间信息,其中空间信息用黄线表示。 
 5条黄线表示将与轨道碰撞的5个距离。 
人工智能还必须知道当前的速度和方向。 
此第一代人工智能将驱动650辆汽车。 
效果不是很令人满意...  
除了上面知道会左转的汽车...  
标记他,他将成为第二代人工智能的父母 
第二代人工智能是他的突变后代 
不错的工作 ## #...看看那辆车转了两圈,不仅知道它向左转,而且还向右转...  
他是第三代人工智能的父母
# ##只有在第三代,人造的智能已经学会了驱动一系列的转弯 
仍然需要指出的是,人工智能并没有意识到它正在驾驶,也没有意识到轨道的存在和其他选择的影响。 
它只有7个输入参数:速度,方向和5个距离。 
但是人工智能并不知道这7个参数的含义。 
人工大脑处理这些参数,然后得出两个新参数 
我将这两个新参数理解为油门/刹车踏板和方向盘的旋转。 
其余的取决于进化 
这些由人工智能操作的小型汽车看起来像是在第二次世界大战中的僵尸 
它们的行驶速度确实很慢,但这些特征可以在后代的后代样本中得到改善...  
我让父母加入游戏,并用水平框标记它 
人造灵魂驱动器...轻松比较后代样本的进度。 ## #似乎第四代人工智能可以运行整个轨道... 
 

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