特斯拉 特斯拉神经网络

接上一章节。 Autopilot的多任务/Multi-Tasks神经网路结构，在经过足够且充分的识别训练之后，必然也会来到对于“最终模型”的选择上。之所以是加引号的“最终模型”，是因为哪怕经过内部训练——测试——正式发布，…

接上一章节。 针对多任务/Multi-Tasks神经网络架构如何进行训练，是下一个Tesla必须要考虑的问题。 之所以难，主要的原因还是因为“多任务”本身所带来的。这种难度的增加，其实不算太难理解，在对于自动驾驶…

接上一章节。 现在通过之前的介绍，相信读者已经基本理解了Tesla的Autopilot自动驾驶系统，至少在识别功能环节上的基础神经网络结构了。但实际上，如果真正建立、训练、部署一个真正可信赖和可用的神经网络…

接上一章节。 在Autopilot的神经网络结构中，需要考虑多任务/Multi-Tasks的支持，同时需要考虑的是多任务状态的“时变性”。这意味着“多任务”除了提出对车载高计算力的需求之外，还需要考虑时变的灵活性。兼具…