基于RNN-LSTM神经网络深度学习的无人驾驶小车使用环境与数据处理

来源 :电子制作 | 被引量 : 0次 | 上传用户：xiaopanzi250

【摘要】

：

无人驾驶系统采用端到端控制方法,将整个系统当作研究对象,建立了端到端的控制系统.在系统设计中,学习系统使用RNN-LSTM网络,解决了传统RNN网络梯度爆炸和消失问题,利用随机失活方法,随机删除神经网络单元,提升了网络训练效果.LSTM[7]是深度学习技术中的一员,网络层数较深,组成结构较复杂,难以完成深层次的学习,例如谷歌翻译应用LSTM层时,仅使用7-8层.在训练时,经常发生过拟合现象.RNN与LSTM结合使用时RNN用来提取局部特征,LSTM则获取整个句子表示,可以捕获特征序列上的长期依赖.将RNN

【作者】

：

范俊宇徐中林高畅

【机构】

：

沧州师范学院,河北沧州,061001

【出处】

：

电子制作

【发表日期】

：

2021年24期

【关键词】

：

LSTM变种网络树莓派深度学习循环神经网络

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