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什么是端到端神经网络?
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什么是端到端神经网络? 是一种直接从输入数据 生成预期输出的模型 而不需要进行任何中间步骤或特征提取 在这种模型中 所有的事情都是由神经网络学习的 没有像Gabor滤波器 这样的特征提取步骤 这种方法的优点是可以直接 从原始数据中学习复杂的模式 而不需要人工设计特征提取算法 这个就好比玩积木 以前我们需要用很多不同的积木 (代表不同的计算模块) 来搭建一个大模型 但现在 用端到端神经网络 只需要一种积木就可以搭建整个模型了 它简化了很多复杂的事情 同时也会具备即使响应的智能 不过它需要大量的数据来训练 以适应各种不同的情况 处理从未见过的新情况时会表现不佳 目前特斯拉的智能机器人 Tesla Optimus 就采用了端到端的神经网络 能够从视频输入中处理信息 并生成控制输出 使得机器人能够自主地执行任务 据说他们未来的自动驾驶 也会往端到端神经网络过渡
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