금융

직접적으로 전면에 한개 카메라로 부터의 날것 픽셀들을

조정 명령으로 지도를 그리기 위해 복잡하게 뒤엉킹 신경망을

훈련했다.

놀랍도록 강력한 경향의 이러한 말단 대 말단 접근.

인간들로 부터의 자료를 최소한의 훈련함으로

고속도로와 도로에 금이 그어져 있던 없던 교통에서

운전하는 것을 배우는 체제.

또한 그것은 주차장과 비포장 도로와 같은 명확하지 않은

안내의 지역에서 작동한다.

- 엄메이징하지 않나요 -


원문은 아래에



We trained a cnovolutional neutral network (CNN) to map

raw pixels from a single front-facing camera directly to steering commands.

This end-to-end approach proned surprisingly powerful.

With minium training data from humans the system learning

to drive in traffic on local reads with or without lane markings

and on highways.

It also operates in areas with unclear guidance such as in parking lots

and on unpaved roads.