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J-GLOBAL ID：202202283800757481   整理番号：22A1086604

エンドツーエンド運転の調査:アーキテクチャと訓練法【JST・京大機械翻訳】

A Survey of End-to-End Driving: Architectures and Training Methods

著者 (5件)： Tampuu Ardi (Institute of Computer Science, University of Tartu, Tartu, Estonia) ,  Matiisen Tambet (Institute of Computer Science, University of Tartu, Tartu, Estonia) ,  Semikin Maksym (Institute of Computer Science, University of Tartu, Tartu, Estonia) ,  Fishman Dmytro (Institute of Computer Science, University of Tartu, Tartu, Estonia) ,  Muhammad Naveed (Institute of Computer Science, University of Tartu, Tartu, Estonia)
資料名： IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems  (IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems)
巻： 33  号： 4  ページ： 1364-1384  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0881A  ISSN： 2162-237X  CODEN： ITNNEP  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自律運転は,産業と学界にとって大きな関心事である。自律運転のための機械学習手法の使用は長い間研究されてきたが,大部分は知覚の文脈で研究されている。本論文では,自律運転のためのいわゆるエンドツーエンドアプローチについて,全体の駆動パイプラインを単一ニューラルネットワークで置換する,より深く検討した。エンドツーエンド駆動文献における学習法,入力および出力様式,ネットワークアーキテクチャ,および評価方式をレビューした。このアプローチに挑戦するので,相互可能性と安全性を別々に議論した。既存の方法の包括的な概観を提供することにより,エンドツーエンド自律駆動システムの最も有望な要素を結合するアーキテクチャによるレビューを結論づける。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習 ,  ニューラルネットワーク ,  駆動方式 ,  *エンドツーエンド方式 ,  *計算機アーキテクチャ ,  機械学習 ,  ネットワークアーキテクチャ
準シソーラス用語： 自律性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  移動通信  (ND08030H) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： エンドツーエンド ,  調査 ,  アーキテクチャ ,  訓練