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半杯茶的小酒杯

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Uber LaneGCN-训练数据准备

数据结构 node.js

Uber LaneGCN的开源代码的训练数据使用了Argoverse Motion Forecasting数据集。

2022-04-28

1.3K0

自动驾驶运动预测-Uber LaneGCN模型

数据结构 node.js 机器学习神经网络深度学习

Motion Forecasting的目标是根据车辆的Past States预测Future Trajectories。

2022-04-28

9720

自动驾驶运动预测-VectorNet论文复现(一)

数据结构 https github 网络安全 git

https://www.argoverse.org/data.html#download-link

2022-04-28

3.5K3

图神经网络实战-图注意力网络Tensorflow 2.0实现

GraphSAGE通过采样邻居的策略解决了GCN只能采用Full Patch训练的问题。在GAT中指出了GCN的另外两个缺点：

2022-04-28

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图神经网络入门实战-GraphSAGE

数据结构批量计算 https 编程算法网络安全

GCN的训练方式是基于全图的形式，然而对于许多实际的业务场景，图的规模是非常巨大的，单张显卡的容量难以满足一张整图训练所需要的空间，所以小批量的训练方法对于大规模图数据的训练是十分必要的。

2022-04-28

9620

图卷积神经网络入门实战

node.js ide 数据结构腾讯云测试服务

Multi-layer Graph Convolutional Network (GCN) with first-order filters,来源:http://tkipf.github.io/graph-convolutional-networks/

2022-04-28

6250

自动驾驶路径规划-Dijkstra算法

node.js 编程算法数据结构

图片来源:http://www.csie.ntnu.edu.tw/~u91029/Circuit.html

2022-04-28

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自动驾驶路径规划-Graph Based的BFS最短路径规划

数据结构 node.js python 自动驾驶

在数学或者计算机数据结构的教材中，Graph由Node(或者vertices)组成，Node之间以Edge连接(如下图所示)。如果Node之间的连接是没有方向的，则称该Graph为无向图(Undirected Graph)；反之，如果Node之间的连接是有方向的，则称为该Graph为有向图(Directed Graph)；有向图(Directed Graph)的Edge被成为Arc。

2022-04-28

1.3K0

Lanelets: 一种高效的自动驾驶高精地图表达方式

数据结构自动驾驶无人驾驶

LaneLets是自动驾驶领域高精度地图的一种高效表达方式，它以彼此相互连接的LaneLets来描述自动驾驶可行驶区域，不仅可以表达车道几何，也可以完整表述车道拓扑，同时可以集成交通规则和人的驾驶习惯。

2022-04-28

7310

Tensorflow实战(4)-TensorFlow的正则化实现

编程算法数据结构正则表达式

在训练深度学习网络时，在损失函数上加上正则项是防止过拟合的一个重要方法。本文介绍两种在TensorFlow中如何加入正则化项的方法，但无论何种方法大的逻辑都是：创建一个正则化方法;然后将这个正则化方法应用到变量上。

2022-04-28

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