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从集成方法到神经网络:自动驾驶技术中的机器
日期:2017-07-08 浏览量:

业界 | 从集成方法到神经网络:自动驾驶技术中的机器学习算法有哪些?

2017-06-22 13:48来源:机器之心

原标题:业界 | 从集成方法到神经网络:自动驾驶技术中的机器学习算法有哪些?

选自kdnuggets

作者:Savaram Ravindra等

参与:Lj Linjing、蒋思源

机器学习算法可以融合来自车体内外不同传感器的数据,从而评估驾驶员状况或者对驾驶场景进行分类。本文将粗略讲解一下各类用于自动驾驶技术的算法。

如今,机器学习算法正大规模地用于解决自动驾驶汽车产业日益增多的问题。结合 ECU (电子控制单元)传感器数据,我们须加强对机器学习方法的利用以迎接新的挑战。潜在的应用包括利用分布在车体内外的传感器,比如激光探测、雷达、摄像头或者物联网(IoT),融合各类数据进行驾驶员状况评估或者驾驶场景分类。

运行车载辅助系统的相关程序可从数据融合传感系统接收相关信息进行判断。比如,如果系统注意到驾驶员有不适的情况出现,其可以令汽车改道去往医院。这项技术基于机器学习,且能对驾驶员的语音及动作进行识别,同时还有语言翻译。算法总的来说可以分为监督式学习和非监督式学习两大类。二者的区别在于学习方式不同。

监督式学习通过给定的训练集来学习,该学习过程一直持续到模型达到预设的期望值(即错误率达到最小)。监督式学习算法可以分为回归、分类以及异常数据检测或降维算法等几大类。

非监督式学习试图从可用数据集中学习到其内部结构与模式。这意味着,基于提供的数据,算法旨在推导出一种关系,以便根据各个数据之间的相似度来检测模式或者将数据集内部数据自动分类。无监督算法很大一部分可以进一步分类为关联规则学习和聚类算法等。

强化学习算法是介于非监督式学习和监督式学习的另外一类机器学习算法。对于每个训练样本来说,监督式学习有对应的类别标签而非监督式学习没有。强化学习则是将时间延迟和稀疏标签作为奖励机制的一部分。在环境中学习的行为方式取决于奖励机制的设置。强化学习的目的在于了解算法的优劣势并对算法进行改进。该算法有望用于解决实际应用当中产生的大量问题,涵盖从人工智能到工程控制或操作研究的方方面面,而这些都关乎自动驾驶汽车的发展走向。强化学习可分为间接学习和直接学习两大类。

在自动驾驶技术中,机器学习算法的主要任务之一就是持续渲染周围环境并预测周围环境可能产生的变化。这些可以分解为以下三个子类:

目标检测

目标辨认或者目标识别分类

目标定位和运动预判

机器学习算法可大致分为四种:决策矩阵、聚类算法、模式识别和回归算法。每种可以用于两个或多个子任务。比如,回归算法可以用于目标定位以及目标预测或者行为预判。

从集成方法到神经网络:自动驾驶技术中的机器

决策矩阵算法

决策矩阵算法系统地分析、识别及评估信息本身和值之间的关系,这类算法主要用于作出决策。汽车是否需要制动或左转是基于算法对物体的下一次运动的识别、分类和预测给定的置信度。决策矩阵算法是由从各种角度独立训练,并由各决策模型组成的模型矩阵。其优点是将这些预测结合起来进行总体预测,同时降低决策中错误的可能性。AdaBoosting 是其中最常用的一种算法。

AdaBoosting(Adaptive Boosting 的简称)

AdaBoosting 是将多种学习算法组合起来,可用于回归或者分类。与其他机器学习算法相比,该算法克服了过拟合问题,但对异常值和噪音数据通常比较敏感。为了构建出强学习方法,AdaBoost 通常会进行多次迭代,这也是其被称为『适应性』增强算法的原因。AdaBoosting 如同其他提升方法一样通过集成一些弱学习器的学习能力从而进阶成一个强学习器。具体到算法,AdaBoost 在之前学习器的基础上改变样本的权重,增加那些之前被分类错误的样本的比重,降低分类正确样本的比重。之后,学习器将重点关注那些被分类错误的样本。这样的结果就是我们将得到一个比弱学习器的分类器精度更高的分类器。

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