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今天,基于视觉的自动驾驶系统有两种主要范例:介导感知方法,解析整个场景以做出驾驶决定;行为反射方法,直接将输入图像映射到回归者的驾驶行为。 在本文中,我们提出了第三种范式:直接感知方法来估计驾驶的可供性。 我们建议将输入图像映射到与驾驶的道路/交通状态的可供性直接相关的少量关键感知指示符。 我们的表示提供了一组紧凑而完整的场景描述,使简单的控制器能够自动驾驶。 落在介导的感知和行为反射的两个极端之间,我们认为我们的直接感知表示提供了正确的抽象层次。 为了证明这一点,我们使用视频游戏中12小时人类驾驶记录训练深度卷积神经网络,并证明我们的模型可以很好地在非常多样化的虚拟环境中驾驶汽车。 我们还在

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书名:DEEP LEARNING 作者:Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville 中文书名:《深度学习》 目录: 第一章(引言) 第二章(线性代数) 第三章(概率与信息论) 第四章(数值计算) 第五章(机器学习基础) 第六章(深度前馈网络) 第七章(深度学习中的正则化) 第八章(深度模型中的优化) 第九章(卷积网络) 第十章(序列建模:循环和递归网络 第十一章(实践方法论) 第十二章(应用) 第十三章(线性因子模型) 第十五章(表示学习) 第十六章(深度学习中的结构化概率模型)

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