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MIT研究新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 有助于提升自動(dòng)駕駛汽車(chē)可靠度和可信度

  來(lái)源:蓋世汽車(chē)資訊 有418人瀏覽 日期:2021-10-19放大字體  縮小字體

        神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)解決各種各樣的問(wèn)題,如識(shí)別照片中的貓、駕駛自動(dòng)駕駛汽車(chē)等。但是人們還是不知道此類(lèi)強(qiáng)大的模式識(shí)別算法是否真的理解其正在執(zhí)行的任務(wù)。例如,一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的任務(wù)是讓自動(dòng)駕駛汽車(chē)保持在自己的車(chē)道上,其可以通過(guò)觀(guān)察路邊的灌木叢來(lái)學(xué)習(xí)如何做到這一點(diǎn),而不是學(xué)習(xí)探測(cè)車(chē)道以及專(zhuān)注于道路地平線(xiàn)。

 

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)導(dǎo)航任務(wù)的因果結(jié)構(gòu)(圖片來(lái)源:MIT)

據(jù)外媒報(bào)道,美國(guó)麻省理工學(xué)院(MIT)的研究人員展示了當(dāng)某種特定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被訓(xùn)練執(zhí)行導(dǎo)航任務(wù)時(shí),其能夠理解該項(xiàng)任務(wù)真正的因果結(jié)構(gòu)。因此此類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠直接從視覺(jué)數(shù)據(jù)理解該任務(wù),當(dāng)在樹(shù)木密集或天氣條件變化迅速的地方等復(fù)雜環(huán)境中導(dǎo)航時(shí),此類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更高效。

未來(lái),該項(xiàng)研究能夠提升執(zhí)行高風(fēng)險(xiǎn)的機(jī)器學(xué)習(xí)代理的可靠性和可信度,如在繁忙高速公路上駕駛自動(dòng)駕駛汽車(chē)。

一種吸引人注意的結(jié)果

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的方法,計(jì)算機(jī)通過(guò)分析許多訓(xùn)練實(shí)例以及反復(fù)試驗(yàn)來(lái)學(xué)習(xí)完成任務(wù),而“液體”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則改變其基礎(chǔ)方程,以不斷適應(yīng)新的輸入信息。

該項(xiàng)新研究利用了此前Hasani和其他人的研究,后者展示了一種由液體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)細(xì)胞構(gòu)建的、受大腦啟發(fā)的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)-神經(jīng)回路策略(Neural Circuit Policy,NCP),如何通過(guò)只有19個(gè)控制神經(jīng)元的網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)控制一輛自動(dòng)駕駛汽車(chē)。

研究人員觀(guān)察到,執(zhí)行車(chē)道保持任務(wù)的NPC在做出駕駛決策時(shí),會(huì)將注意力集中在道路的地平線(xiàn)和邊界上,這與人類(lèi)駕駛汽車(chē)時(shí)的做法相同,而所研究的其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不會(huì)總會(huì)關(guān)注于道路。

他們發(fā)現(xiàn),當(dāng)一個(gè)NCP在接受完成一個(gè)任務(wù)的訓(xùn)練時(shí),該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)會(huì)與環(huán)境互動(dòng),并理解干預(yù)行為。從本質(zhì)上看,該網(wǎng)絡(luò)能夠識(shí)別其輸出是否被某種干預(yù)所改變,然后將因果聯(lián)系在一起。

在訓(xùn)練過(guò)程中,該網(wǎng)絡(luò)向前運(yùn)行以生成輸出,然后返回運(yùn)行以糾正錯(cuò)誤。研究人員觀(guān)察到,NPC會(huì)在前向運(yùn)行和后向運(yùn)行模式中將因果關(guān)系關(guān)聯(lián)起來(lái),從而可以使該網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)⒆⒁饬性谡嬲囊蚬Y(jié)構(gòu)上。

Hasani及其同事無(wú)需對(duì)系統(tǒng)施加其他額外限制,也不需要為NCP進(jìn)行特殊設(shè)置以學(xué)習(xí)此種因果關(guān)系——會(huì)在訓(xùn)練期間自動(dòng)出現(xiàn)。

風(fēng)化環(huán)境變化

研究人員通過(guò)一系列模擬測(cè)試NCP,在模擬場(chǎng)景中,無(wú)人機(jī)執(zhí)行導(dǎo)航任務(wù),每一架無(wú)人機(jī)采用單個(gè)攝像頭的輸入信息進(jìn)行導(dǎo)航。

該無(wú)人機(jī)的任務(wù)是飛行一個(gè)特定目標(biāo),追隨一個(gè)移動(dòng)的目標(biāo),或者在不同環(huán)境中跟隨一系列標(biāo)記,如晴朗的天空、大雨以及霧。

研究人員發(fā)現(xiàn),在天氣好的情況下,NPC在較簡(jiǎn)單任務(wù)上的表現(xiàn)與其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣好,但在更具挑戰(zhàn)性的任務(wù)上,如在暴雨中跟隨移動(dòng)的物體時(shí),NPC的表現(xiàn)要好于其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

研究結(jié)果顯示,采用NCP能夠讓無(wú)人機(jī)在條件變幻莫測(cè)的環(huán)境中成功導(dǎo)航,例如陽(yáng)光明媚的天氣突然變得霧蒙蒙時(shí)。

未來(lái),研究人員希望探索采用NCP來(lái)構(gòu)建更大的系統(tǒng)。將成千上萬(wàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接在一起,從而讓其處理更復(fù)雜的任務(wù)。

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