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MIT、交通渋滞を改善するためDeep learningを用いて自動車をコントロールする交通シミュレーション・ゲーム「DeepTraffic」を発表
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MIT、交通渋滞を改善するためDeep learningを用いて自動車をコントロールする交通シミュレーション・ゲーム「DeepTraffic」を発表
MIT、交通渋滞を改善するためDeep learningを用いて自動車をコントロールする交通シミュレーション・ゲ... MIT、交通渋滞を改善するためDeep learningを用いて自動車をコントロールする交通シミュレーション・ゲーム「DeepTraffic」を発表 2017-07-08 マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究者らは、高速道路を舞台にDeep learningを用いて自動車をコントロールする渋滞改善を目的とした交通シミュレーション・ゲーム「DeepTraffic」を発表しました。 DeepTrafficを使えば、交通量の多い道路で誰でも深層ニューラルネットワークを設計してトレーニングすることができ、効率的にナビゲートする方法を学ぶことを可能にします。これにより、研究者は自動運転カーなどにおいて新たな技術を開発することができます。 DeepTrafficは、右上にニューラルネットワークのデザインを変更できるコーディングエリア、その下には、ニューラルネットワークの状態に関する情報やトレーニン
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