《智能駕駛之激光雷達算法詳解》深度學(xué)習基礎

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1、本章先是介紹了一些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的基礎，神經(jīng)元模型、感知機和多層感知機及正向傳導和誤差反向傳播機制。 神經(jīng)元模型主要介紹了M-P神經(jīng)元模型。通過(guò)對神經(jīng)元各輸入值和權重值相乘后的累加值與神經(jīng)元閾值進(jìn)行比較，可以得到神經(jīng)元的輸出值。主要使用的是sing函數。由于sign會(huì )使得神經(jīng)元的輸出具有不連續性，為了使神經(jīng)元模型能夠更好地處理非線(xiàn)性問(wèn)題，并使得其輸出光滑連續，一些學(xué)者將sing函數替換成了sigmoid、ReLU函數、反正切函數等非線(xiàn)性函數。 感知機是基于M-P模型提出搭建的，感知機由兩層組成-輸入層和輸出層。感知機中的層概念便于搭建復雜的網(wǎng)絡(luò )結構。由此提出了多層感知機，包含輸入層、隱藏層和輸出層。多層感知機的隱藏層中，同一層的神經(jīng)元節點(diǎn)共享同一個(gè)激活函數和偏置，并且在處理二分類(lèi)問(wèn)題時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的輸出層通常使用sigmoid函數作為激活函數；而在處理多分類(lèi)問(wèn)題時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的輸出層通常使用softmax函數作為激活函數。 通常將使用誤差反向傳播機制的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )稱(chēng)為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。是一種全連接網(wǎng)絡(luò )，在處理高維、非線(xiàn)性問(wèn)題時(shí)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )所需的層數較多，這就使得模型參數量較大，訓練困難且模型精度難以提升。在處理圖像問(wèn)題時(shí)，通常需要將二維張量或三維張量表示的圖片拉伸成一維向量，送入全連接網(wǎng)絡(luò )。這種處理方式忽略了圖像的局部不變性，破壞了像素間的聯(lián)系。這些缺陷極大限制了其應用和推廣。 2、之后介紹了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )基礎。 為了模擬大腦神經(jīng)元的感覺(jué)野機制，并且降低模型的參數量，將圖像領(lǐng)域的濾波操作引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。該濾波器又稱(chēng)為卷積核。這種將卷積操作和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )相結合的方式模擬了大腦視覺(jué)中的感覺(jué)野機制，同時(shí)也可以大大降低模型的參數量，這正是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )名稱(chēng)的由來(lái)。原理包含局部連接、權值共享和局部不變性。 其結構通常由輸入層、卷積層、池化層、全連接層和輸出層組成。 卷積層主要使用卷積操作對輸入數據進(jìn)行線(xiàn)性權重求和，為了提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的非線(xiàn)性，還需要在執行卷積操作后引入sigmoid函數或ReLU函數等激活函數以進(jìn)行非線(xiàn)性化。一個(gè)卷積核只能抽取圖片的一種特征，因此我們在CNN中需要引入多個(gè)卷積核，以得到多通道的特征圖，進(jìn)而抽取原始圖片中的輪廓，色彩，紋理等不同類(lèi)型的特征。 池化層的作用是對卷積層獲取的特征圖進(jìn)行降采樣，進(jìn)一步縮減特征圖的尺寸。該過(guò)程不需要引入額外的權值參數，通常是通過(guò)對一定范圍內的像素值取最大值，平均值等來(lái)達到最大池化，平均池化的目的。池化操作在一定程度上可以使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )對輸入數據的位置變化具有更強的魯棒性。 全連接層用于將卷積、池化后得到的矩陣特征圖映射到樣本的標空間中，實(shí)現最終的邏輯判斷 另外最近部門(mén)招聘，要求如下： 內外飾數字模型工程師       1、負責內飾全倉數字模型設計工作 2、對內飾零部件有充分了解、IP、門(mén)板、console等零部件 3、負責內飾IP、門(mén)板、座椅、console、頂棚、立柱等零部件的設計工作 4、掌握內飾零部件之間的配合關(guān)系，并完整表達設計意圖。       要求 1、大專(zhuān)及以上學(xué)歷，藝術(shù)設計、工業(yè)設計相關(guān)專(zhuān)業(yè) 2、熟練使用ALIAS軟件 3、 測試A級至少5-8年實(shí)際CAS、A面設計工作經(jīng)驗 測試B級至少3-5年CAS、A面設計工作經(jīng)驗 4、善于團隊合作、有責任心、敢于擔當、工作主動(dòng)積極 有意者戳汽車(chē)造型/產(chǎn)品設計師社會(huì )招聘-表單-金數據 (jsj.top)