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美国研发快速法评估神经网络的不确定性 改进自动驾驶车决策能力

时间：2020-12-03

来源：无人驾驶网

导语：现在，深度学习神经网络等人工智能系统越来越多地用于为对人类健康和安全至关重要的决策提供信息，如自动驾驶或医疗诊断等。此类网络善于识别大型复杂数据集，以帮助做决策。

 　　现在，深度学习神经网络等人工智能系统越来越多地用于为对人类健康和安全至关重要的决策提供信息，如自动驾驶或医疗诊断等。此类网络善于识别大型复杂数据集，以帮助做决策。但是，怎么才知道此类网络是正确的呢?据外媒报道，美国麻省理工学院(MIT)和哈佛大学(Harvard University)的研究人员决心找出答案。
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　　研究人员为神经网络处理数据研发了一种快速的方法，不仅可以输出预测，还可以基于可用数据的质量，输出模型的置信水平。而这一进步可能可以挽救生命，毕竟深度学习已经在现实世界中得到了应用。此种网络的确定性水平可能就在于自动驾驶车辆确定“很清楚可以通过十字路口”以及“可能很清楚，所以停下车以防万一”之间。

标签： 无人驾驶 神经网络 决策能力
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