雷锋网按：雷锋字幕组获MIT课程团队授权翻译自动驾驶课程，视频链接：http://www.mooc.ai/course/483/info
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原标题 MIT 6.S094:Deep Learning for Self-Driving Cars 2018 Lecture 1 Notes
作者 | Sanyam Bhutani
翻译 | 李瀚 刘徽 整理 | 凡江
*以下所有图片均来截取自该课程幻灯片。
深度学习：为多项人工智能技术服务的成套技术，近年来伴随着研究的不断深入和GPU能力的不断拓展，它也变得更加强大，SDC就是能够利用这些技术的系统。
讲师致力于研发能够理解车内和车外环境的汽车。
主要竞赛项目：
DeepTraffic：深度增强学习（Deep Reinfocement Learning）竞赛项目，相关的代码可在浏览器上运行。最新的2.0版本允许Multi-Agent培训。
SegFuse：Dynamic Driving Scene Segmentation竞赛项目。提供原始视频，汽车根据实际动力学原理进行运动。培训集能够为我们提供路面实况标签、像素级别标签、场景分割和光流。目标：比现有的Image Based Segmentation技术水平更好地反应真实路况。所需：机器人需要解释、理解和追踪场景中的诸多细节。
Deep Crash：目标：使用Deep RL来规避High Speed Crash Avoidance（高速防撞系统）。培训：运行1000次， 使用单目视频作为输入源，培训一辆汽车模型在30mph以上速度行驶。
DeepTesla： 使用大规模网来培训端到端驾驶操作，使用单目视频作为输入源进行培训汽车。
为什么要自动驾驶？
目标：为自动驾驶汽车部署以数据驱动的学习方式。
这是多个个人机器人的最复杂最庞大整合。
普遍意义： 路上有大量汽车在行驶。
深度意义： 人类和汽车之间建立更紧密的联系。彼此的信任将人类将自己的性命交付给机器人，将＂控制权＂交给汽车。如果深入剖析，确保生命安全是系统运行的天然属性，而且在未来真的需要测试系统的极限。
自动驾驶汽车： 与其说是感知控制终端（Perception－Control）更不如说是个人机器人（Personal Robot）。面对各种路况，这些系统还需要通过交接控制权来获得人类的帮助。而真正意义上，能够像人类一样具备动态天然属性的感知系统，至少还要发展数十年时间。
认知负载： 完整连接的卷积神经网络（CNN）在处理RAW 3D输入源，分析驾驶员的认知负载，身体姿势和疲劳程度。
实参： 要实现完全自动驾驶，智力需要在某些领域接近人类。
以人类为中心的人工智能方法
建议：在每个算法设计过程中将人的因素考虑进来。
感知控制可以处理90％以上的情况
人类控制：在10％的场景中占据主导地位
为何要深度学习？
深度学习平台能够非常出色地处理大数据。届时人类的性命直接交付到这些设备上，因此这项技术必然需要通过现实生活的数据进行学习。
感知／控制端
基于人类的交互和协作
什么是深度学习？
人工智能：能够实现多个复杂目标
理解／推理：能够将复杂信息转换成简单和实用的信息。
深度学习（表示学习或者特征学习）能够在没有任何解释的情况下提取源信息，并且构建分层表示允许生成各种洞察报告。
表征学习
表征学习是非常重要的。例如： Earth Centered Vs Sun Centred。
笛卡尔坐标系VS极坐标系来区分圆形和三角形。
例如： 使用1层隐藏神经网络来区分蓝色和红色曲线。要实现这项学习（使用源输入来生成输出）效果就是通过深度学习来完成的。
深度学习能够改善更多的数据。
边缘情境的归纳是深度学习目前的主要挑战。
神经网络
受到人类生物神经的松散网络的启发而来。
人类神经网络： 1000亿个神经元， 1000 万亿个突触
目前最顶尖技术ResNet－52：6000万个突触
两者相差7个数量级
区别：
人类神经网络不需要堆栈，而人工神经网络需要；
人类神经网络没有顺序之分，而人工神经网络存在；
同步学习和异步学习；
未知学习和Backprop算法；
处理较慢 Vs 处理较快；
低功耗VS低效率；
相似性：两者都是大规模的分布式计算。
基础神经元是非常简单的，但是相互连接的多个单元能够应用在非常复杂的案例中。
神经元
神经元包含了一组具有权重邻域的输入源。
权重是相乘得来的。
再添加偏置（ bias）。
非线性函数来确认神经网络是否被激活。
神经网络的组合：
前向神经网络（Feed－forward NN）： 已经成功应用于计算机图形中。
递归神经网络（recursive NN）： 能够自我回溯，且具备记忆。目前已经成功应用于关于数据的Time Series，这非常接近于人类（因此很难进行培训）。
普遍性：多元神经网络可以在给定足够优秀算法的前提下只通过1个隐层来逼近任意函数。
提供了非常好的算法。
缺陷： 这并不是神经网络的功劳，而是算法的功劳。
深度学习的种类
监督学习：全部使用人工标注的数据；
扩展监督学习：所需人工标注数据和未标注数据持平；
半监督学习：少量人工标注数据以及大量未标注数据；
强化学习：极少量人工标注数据以及大量未标注数据；
无监督学习：全部使用未标注数据；
现阶段经常使用的是1和2。
未来趋向的和更好的是3、4和5。
深度学习影响的领域：
定义和解决一个具体的问题。比如：预估波士顿的房价。
通用目的的人工智能（或者几乎全部）：使用强化学习和无监督学习。
有监督的学习
训练阶段：1. 输入数据集； 2. 贴标签； 3. 在训练数据集上训练。
测试阶段：1. 使用新的数据集测试； 2. 输入学习模型； 3. 结果输出。
学习
前向运算：输入数据集被输入进神经网络中，并且形成预测结果。
反向传播：测量预测结果和期望输出结果的偏差，并且计算结果误差。调参（超参数）以根据误差量级调整数值。
我们可以用深度学习做什么？
一对一映射。
一对多映射。
多对多映射。
异步多对多映射。
术语解释：
DL＝NN （深度学习=神经网络）。
DL是ML（机器学习）的一个子集。
MLP：多层神经网络。
DNN：深度神经网络。
RNN：循环神经网络。
LSTM：长短期记忆网络。
CNN：卷积神经网络。
DBN：深度置信网络。
神经网络的结构：
卷积层
池化层
激励层
反向传播
激活函数
Sigmoid.函数：存在梯度消失，不以原点为中心。
Tanh.函数： 存在梯度消失。
ReLu.函数： 不以原点为中心。
梯度消失：输出或者梯度值很小并且学习速率很慢。
反向传播
关于神经网络的学习过程，其主要目的：为了更新权重和偏差值来降低损失函数。
基本任务：
通过前向传播，计算网络的输出值和残差。
反向传播计算梯度。
把一部分权重的梯度从权重中去除。
由于这个过程是模块化的，所以它是并行运行的。
训练
训练是一个最优化的过程。
目标是通过更新权重和残差使损失函数最小化。
需要使用技巧的地方：最小单元的梯度下降和随机梯度下降。
训练中存在的挑战
损失函数是高度非线性的。
梯度消失。
ReLU存在死亡节点：当输入为0的时候输出也会为0。
存在鞍点。
过拟合：神经网络学习训练数据但是和实际输入数据拟合失败。出现的原因是训练残差较低但是测试残差较高。
正则化
有一些通用性的技巧。
设置验证集：训练数据集的子集。
提前结束训练：为了保存检查节点并且评估神经网络在测试集上的运行状况。
Dropout：随机丢弃其中一些节点（和输入和输出的节点一起）
用保持节点（p）的概率表示。
输入的节点p需要更高。
目的：帮助网络更好地归纳。
正则化范数约束项
L2 约束项：权重平方约束项：
在偏差没有增加的情况下，一直保持较小的权重值。
避免样本的拟合错误。
更平滑的模型。
对于两个类似的输入，权重需要进行分配。
L1 约束项：权重绝对值的约束项：
允许保持较大权重。
深度学习引起的突破
改变了什么？
计算能力的提升。
可实现大型有规律的数据集。
对于GPU的利用领域的算法和研究。
软件和基础设施。
经济支持。
深度学习是困难的
人体的复杂性：
人的视觉：形成了5,4000,0000年的历史数据。
直立行走： 2,3000,0000年的历史数据。
抽象思考：10,0000年的历史数据。
神经网络：
会增强对于像素级样本的失真，导致预测不准确。
图像本身的问题：光照、姿态、遮挡和内部类别的不同等情况。
物体识别或分类
目标：输入一幅图像并预测输出。
ImageNet： 1400万种以上的输入和2。18万种以上的输出。
ILSVRC比赛：
AlexNet（2012）：在准确性上有了显著的提高。
Resnet（2015）：在识别的准确率上击败了人类。
巧妙的例子：深度学习和＂人类普适性的能力＂还有差距许多相同的架构的应用：我们可以根据需求种类的数量改变输出层。
图像分类。
图像捕捉。
物体定位。
图像分割。
FCNN
每个像素点都被分为一类，然后它输入一幅图像，产生另外一幅图像作为输出。
目标：图像和图像间的对应。
使用场景：
像素级的全场景分割。
染色法对应。
物体识别。
消除背景。
Pix2PixHD：从语义标签中产生高分辨率的写实照片。
RNN：用于系列的数据集。
使用场景：
手写体识别。
图像捕捉。
视频描述。
转移的注意力模型。
用可选择的注意力模型。
主要的突破点
Pong to Pong （2012）：更接近通用人工智能。
AlphaGo （2016）：可以从人类的专家级别游戏中学习AlphaGo Zero （2017）：打败了AlphaGo和Co，它不需要任何外部数据输入（它通过和自身对抗训练进行学习）。
DeepStack （2017）：第一次击败了专业的扑克选手（在Heads up Poker中）。
现阶段的缺点
很难确定适合的激励函数（以Coast Runner为例）， 结果可能是出乎意料的。
缺乏鲁棒性： 在像素中增加噪声会导致错误的预测结果。
现阶段的挑战：
迁移学习：运行的表现和工作范围相关。挑战：跨领域的迁移学习困难。原因：对于推理过程的理解或者提取理解的能力。
需要大量的数据。
需要经过标注的数据。
不是完全自动的：需要调节超参数。
激励函数：很难确定一个合适的激励函数。
透明程度： 神经网络的性质接近黑盒子 （在我们可视化了隐藏的过程之后仍然是这样）。
边缘处理的情况：深度学习不擅长处理边缘数据的情况（特别是当它用于自动驾驶）。
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