elman神經網路算力更強

1. 自動駕駛的關鍵，是硬體還是軟體，大家有知道的嗎

對於智駕而言，硬體和軟體都非常重要。硬體決定了軟體的天花板，軟體決定了用戶體驗。只不過相對於硬體性能的突破性提升，軟體演算法到了必須變革的時刻。而這也正是我們會推出RISING PILOT 全融合高階智駕系統的初衷，我們希望智能駕駛游戲規則從此將被改變。

而RISING PILOT則是將前面兩個融合過程同步進行，並將各自最後的結果，再進行一次混合驗證，從而得到更快、更准、更安全的檢測結果——「黃色-體型偏小-移動緩慢-柯基」，並執行減速停車指令。很明顯，全融合演算法會更加准確、安全，如同一個數字虛擬的教練，讓我們在駕駛時，更放心、更從容。但其背後所需要處理的數據量無疑更龐大，而且融合過程更加復雜，對算力的要求遠比前融合更高，所以大家就能理解為什麼開篇就會說到硬體對於全融合演算法的絕對重要性。

2. elman神經網路能夠解決的問題,還有其他什麼網路能夠更好的解決

還可以使用GRNN神經網路，效果非常好，並且訓練速度非常快。廣義回歸神經網路GRNN：徑向基神經元和線性神經元可以建立廣義回歸神經網路，它是徑RBF網路的一種變化形式，經常用於函數逼近。在某些方面比RBF網路更具優勢。
在MATLAB中，直接使用net=newgrnn(P,T,spread)就能以非常快的速度設計出一個GRNN網路，其進行訓練及預測時，效果非常好，不會比elman神經網路差。擴展常數SPREAD不能太小，才能使部分徑向基神經元能夠對輸入向量所覆蓋的區間產生相應，但也不能太大，否則計算困難。可以通過試湊來獲得最佳擴展常數。

3. elman神經網路和rnn有什麼關系

深度學習是多層的神經網路。RNN和elman神經網路是深度學習的主要內容之一。深度學習絕不僅僅是多層的神經網路。網路必須擁有一定的」記憶能力」。為了賦予網路這樣的記憶力，一種特殊結構的神經網路——遞歸神經網路(Recurrent Neural Network)便應運而生了。Elman神經網路是 J. L. Elman於1990年首先針對語音處理問題而提出來的，是一種典型的局部回歸網路( global feed forward local recurrent)。

4. PNN神經網路,BP神經網路,Elman神經網路,ANN神經網路,幾種神經網路中哪個容錯能力最強

多層前向BP網路是目前應用最多的一種神經網路形式, 它具備神經網路的普遍優點！

5. 採用什麼手段使神經網路預測更加准確

1. 優化神經網路結構。如BP神經網路改變隱層神經元數量、訓練演算法等；

2. 使用其他神經網路。如Elman神經網路考慮了前一時刻的輸出，比較適合用於預測，預測效果往往更好。RBF神經網路的訓練速度很快，訓練效果也很好。
   

3. 改進的神經網路演算法。例如BP神經網路增加動量項、自適應學習率等措施，防止陷入局部極小影響預測效果。

4. 組合神經網路。取長補短，將全局搜索能力強的演算法與局部逼近快的演算法組合起來，如遺傳演算法優化初始權值，再訓練。這種方法比較靈活，可以和許多演算法融合。

5. 全面考慮影響因素。未來的預測值受許多因素影響，所以應該在基於歷史數據的基礎上，充分考慮各種因素，考慮得越周全，預知信息越多，預測效果一般更好。

6. 預測 一般有哪些方法 神經網路

時間序列預測只要能轉化為訓練樣本，即可使用神經網路進行訓練。目前常用的幾類人工神經網路，如BP神經網路、Elman神經網路、RBF神經網路、GRNN神經網路、小波神經網路以及各類組合神經網路，都是可以應用在時間序列預測中的。
預測效果較好的一般有：1、GRNN神經網路、RBF神經網路。局部逼近網路由於只需調整局部權值，因此訓練速度較快，擬合精度也較高。2、Elman神經網路。由於Elman神經網路的承接層的延時運算元，使得網路可以記憶歷史信息，這正好與時間序列預測的原理相同，極其適於應用於時間序列預測。

7. ga-bp神經網路預測效果不好

。
1. 根據你的預測對象的特性選取合適的輸入層、輸出層和隱層神經元數目。
2. 選擇合適的神經網路訓練函數。
3. 保證足夠的訓練樣本數據，並且確保這個訓練樣本數據有足夠的精度能夠反映需要預測的對象的特性。
谷歌人工智慧寫作項目：小發貓

2、BP神經網路的精度低，怎麼解決？
建議用RBP神經網路進行訓練如何提高bp神經網路的准確率。使用方法：
x=-1:0.1:5;
y=-1:0.1:5;
z=x.^2.*y-0.1*x+2*y;
net=newrbe([x;y],z); %創建一個RBF網路
t=sim(net,[x;y]);%模擬未經訓練的網路net
plot3(x,y,z,'rd');hold on
plot3(x,y,t,'b-');
3、怎麼才能使bp神經網路預測的結果更准確
這個問的太哪個了吧，神經網路預測一般也就是對已有數據進行非線性擬合而已，簡單的說，他只是一個擬合方法，只是與傳統的擬合方法相比有一些優點。用神經網路預測也不會是一定很非常准確的。
4、採用什麼手段使神經網路預測更加准確
優化神經網路結構。如BP神經網路改變隱層神經元數量、訓練演算法等；

使用其他神經網路。如Elman神經網路考慮了前一時刻的輸出，比較適合用於預測，預測效果往往更好。RBF神經網路的訓練速度很快，訓練效果也很好。

改進的神經網路演算法。例如BP神經網路增加動量項、自適應學習率等措施，防止陷入局部極小影響預測效果。

組合神經網路。取長補短，將全局搜索能力強的演算法與局部逼近快的演算法組合起來，如遺傳演算法優化初始權值，再訓練。這種方法比較靈活，可以和許多演算法融合。

全面考慮影響因素。未來的預測值受許多因素影響，所以應該在基於歷史數據的基礎上，充分考慮各種因素，考慮得越周全，預知信息越多，預測效果一般更好。

5、優化初始權值及閾值為什麼可以提高bp神經網路識別率
bp的學習過程就是不斷的網路訓練工程，而訓練的就是利用權值和閾值的激活函數計算輸出的。權值與輸入相乘，經過激活函數計算出的值與閾值比較，達到閾值的可輸出，不滿足的則返回繼續訓練。因此可以提高識別率。
6、bp神經網路遇到新的數據，就預測不準，怎麼弄？
預測數據的話BP不是特別好用，最好用Elman反饋神經網路或者RNN循環神經網路，這些有記憶功能的網路比較好用。bp主要和你選擇的隱含層數，和誤差范圍，學習率有關。你可以調節相關參數來改變神經網路，獲得更精確的結果。

7、BP神經網路誤差如何提高
你好，誤差大，第一步需要嘗試的是做歸一化處理。有線性歸一化，有對數函數歸一化等等，這個你可以去網上搜索數據歸一化方法，有相關的代碼，應該。
第二部需要做出的改動是隱層節點數量，如果節點數量太多，那麼結果的隨機性就會很大，如果太少，那麼復雜數據的規律計算不出來。多少層節點最合適，這個目前除了一個一個試沒有更好的辦法。但是你會發現每一個相同的結構計算出的結果卻不盡相同，這個時候就需要考慮後續的問題。
第三步嘗試，變換transfer function。麻煩你查查字典，因為我不是用中文學的神經網路。我姑且翻譯成傳輸函數。傳輸函數在matlab中內建了3中 pureline logsig tansig。分別有不同的應用范圍。因為沒看到你的數據，我也不清楚具體應該推薦你用哪一種。不過你可以去網上搜索一下三種傳輸函數的特點。
如果有用請給「採納」謝謝。

8、BP神經網路模擬時模擬結果准確率低。請問高手如何處理 5
是預測低還是擬合低？
如果是預測那沒辦法的，如果是擬合低，可以重新選擇網路種類或者網路結構

8. 首搭量產激光雷達，蔚來ET7自動駕駛系統實現跨越進步

2021年被認為是激光雷達的量產元年，伴隨著技術成熟和成本下降，激光雷達前裝量產成為可能，各大廠商也紛紛發布了自己的激光雷達量產車型。

由於是攝像頭的局限性，以及特斯拉屢屢發生的車禍告訴我們，當前高級別的自動駕駛，離不開激光雷達。所以對於蔚來ET7的整套行車感知設備，我們決定還是從激光雷達說起。

在量產車里，目前搭載有激光雷達的屈指可數。此前賓士S級和奧迪A8所搭載的激光雷達，在安裝方面優先考慮了美觀度因素，它們安裝的位置，都是隱藏在了車頭。【本文來自易車號作者汽車葫蘆圈，版權歸作者所有,任何形式轉載請聯系作者。內容僅代表作者觀點，與易車無關】