[本站 资讯]  日前,据外媒报道,美国麻省理工学院(MIT)的研究人员展示了当某种特定的神经网络被训练执行导航任务时,其能够理解该项任务真正的因果结构。该项研究能够提升执行高风险的机器学习代理的可靠性和可信度,如在繁忙高速公路上驾驶自动驾驶汽车。

新型神经网络可提高自动驾驶可靠性-车神网

据悉,此类神经网络能够直接从视觉数据理解该任务,当在树木密集或天气条件变化迅速的地方等复杂环境中导航时,此类神经网络比其他神经网络更高效。该项新研究利用了此前Hasani和其他人的研究,后者展示了一种由液体神经网络细胞构建的、受大脑启发的深度学习系统-神经回路策略(Neural Circuit Policy,NCP),如何通过只有19个控制神经元的网络自动控制一辆自动驾驶汽车。

新型神经网络可提高自动驾驶可靠性-车神网

研究人员观察到,执行车道保持任务的NPC在做出驾驶决策时,会将注意力集中在道路的地平线和边界上,这与人类驾驶汽车时的做法相同,而所研究的其他神经网络并不会总会关注于道路。他们发现,当一个NCP在接受完成一个任务的训练时,该神经网络学会与环境互动,并理解干预行为。从本质上看,该网络能够识别其输出是否被某种干预所改变,然后将因果联系在一起。

在训练过程中,该网络向前运行以生成输出,然后返回运行以纠正错误。研究人员观察到,NPC会在前向运行和后向运行模式中将因果关系关联起来,从而可以使该网络能够将注意力集中在真正的因果结构上。

新型神经网络可提高自动驾驶可靠性-车神网

研究人员发现,在天气好的情况下,NPC在较简单任务上的表现与其他神经网络一样好,但在更具挑战性的任务上,如在暴雨中跟随移动的物体时,NPC的表现要好于其他神经网络。未来,研究人员希望探索采用NCP来构建更大的系统。将成千上万的神经网络连接在一起,从而让其处理更复杂的任务。(编译/本站 马艾骏)

新型神经网络可提高自动驾驶可靠性-车神网

猜你喜欢

发表评论