トヨタが2020年に実用化する高速道路自動運転、ルネサスのマイコンとSoCを採用
ルネサス エレクトロニクス（以下、ルネサス）は2017年10月31日、東京都内で会見を開き、トヨタ自動車が2020年の実用化を目指す高速道路向け自動運転システムに、車載コンピューティングプラットフォームのSoC（System on Chip）「R-Car H3」と車両制御用マイコン「RH850」が採用されると発表した。デンソーが開発するECU向けに供給する。 R-Car H3で、センサーフュージョンや自車位置の推定、運転計画の判断を行う自動運転の“頭脳”を担う。トヨタ自動車が2020年代前半に実用化を目指す一般道の自動運転システム向けにもルネサス製品を提案中だ。 高速道路と同じR-Car H3とRH850の組み合わせで一般道の自動運転をカバーすることも不可能ではないとするが、コストや将来技術も踏まえ、次世代製品も視野に入れた提案活動を進めている。 トヨタが目指す高速道路の自動運転とは トヨ
やさしい深層学習の原理 | TickTack World
それでは、最先端分野である人工知能で利用されている、「深層学習（ディープラーニング）」について、その動作原理を簡単に説明しましょう。この深層学習は、現在最もホットな研究分野なので、毎週のように新しい研究成果が発表されています。このため、ここでの情報も半年も経つと陳腐化してしまう恐れがあります。この「やさしい深層学習」は、できるだけ原理的な概念に留めますので、その点はご了解ください。 深層学習(Deep Learning)とは、機械学習の1種である「ニューラルネットワーク（Neural Network）」の階層を深めたアルゴリズムです。このニューラルネットワークとは、生物の脳の神経細胞（ニューロン）をモデルとしたアルゴリズムで、1940年代から始まる長い研究の歴史があります。 上の図は、このニューラルネットワークの構造を示しています。ニューラルネットワークは、「入力層」、「隠れ層」、「出力層
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