斯坦福大学公开课：利用神经网络技术实现自动驾驶的案例分析

使用神经网络来实现自动驾驶，也就是说使汽车通过学习来自己驾驶。

下图是通过神经网络学习实现自动驾驶的图例讲解：

左下角是汽车所看到的前方的路况图像。左上图，可以看到一条水平的菜单栏（数字4所指示方向），白亮的区段显示的就是人类驾驶者选择的方向。而最右端则对应向右急转的操作（箭头3），中心稍微向左一点的位置（箭头2），则表示在这一点上人类驾驶者的操作是慢慢的向左拐。这幅图的第二部分（箭头5）对应的就是学习算法选出的行驶方向，类似的白亮的区段（箭头6）显示的就是神经网络在这里选择的行驶方向是稍微的左转，实际上在神经网络开始学习之前，会看到网络的输出是一条灰色的区段（箭头7），灰色区域显示出神经网络已经随机初始化了，并且初始化时我们并不知道汽车如何行驶，或者说，我们并不知道所选行驶方向，只有在学习算法运行了足够长的时间之后，才会有这条白色的区段出现在整条灰色区域之中，显示出一个具体的行驶方向。这就表示神经网络算法在这时候已经选出了一个明确的行驶方向, 不像刚开始的时候输出一段模糊的浅灰色区域，而是输出一条白亮的区段。