收藏 | 一篇超全的深度学习综述！
文章概要：
1. 文章首先简述了过去的研究论文，对深度学习的模型和方法进行研究。然后，开始描述这一领域的最新进展，包括深度学习方法、深度架构和深度生成模型等。此外，文章还讨论了重要的正则化和优化方法，开源的DL框架和重要的DL应用。最后，文章讨论了深入学习的现状和未来。
2. 文章讨论了深度学习的相关研究，包括深度学习的模型和架构，以及它们在自然语言处理、语音识别、遥感技术、深度学习模型的演变等方面的应用。
3. 文章讨论了最近从机器学习和人工神经网络中衍生出来的主要深度学习方法，包括深度架构的演变、深度学习方法、深度神经网络、深度生成模型、训练和优化技术、深度学习框架和深度学习的应用等。
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2. 文章讨论了深度学习的相关研究，包括深度学习的模型和架构，以及它们在自然语言处理、语音识别、遥感技术、深度学习模型的演变等方面的应用。
3. 文章讨论了最近从机器学习和人工神经网络中衍生出来的主要深度学习方法，包括深度架构的演变、深度学习方法、深度神经网络、深度生成模型、训练和优化技术、深度学习框架和深度学习的应用等。
【清华大学】分层端到端自动驾驶：将BEV感知与深度强化学习相结合
文章概要：
1. 本文介绍了分层端到端自动驾驶：将BEV感知与深度强化学习相结合。
2. 本文通过将DRL特征提取网络直接映射感知阶段来弥补这一差距，通过语义分割来实现更的。br>3. 本文提出了一种新的DRL的端到端驾驶框架，它利用多传感器输入来统一的环境理解。
4. 本文的主要贡献总结如下：提出了一种基于鸟瞰图和环视相机输入的提取网络，以获取车辆周围的环境信息，统一车辆、道路和图像输入的坐标系变换，大大提升了端到端自动驾驶控制方法的性能；基于语义分割这一经典的自动驾驶感知任务，本文对所提出的特征提取网络从环视相机中提取的高维环境特征进行，并且将解码后的信息可视化为中的其它车辆，从而提高了DRL的可解释性；LA的7张上评估了所提出的算法，并且将其与基于传统特征提取网络的DRL算法进行比较。实验结果表明基于BEV特征提取网络使DRL网络获得了的，这大大了控制策略的。
5 本文提出了一种新端到端自动驾驶控制，它利用基于DRL方法来集成感知和。本文方法采用了BEV特征提取网络将视觉输入转换为潜在特征，然后使用语义分割对其进行，以提高可解释性。本文通过问题构建可观的马尔可夫过程来应对部分可观性挑战，增强了在环境数据完整情况下智能控制的能力。本文方法通过鲁棒的特征提取解释，展现了在自动驾驶中的重大进展。它不仅提高端到端控制策略的可解释性助于使自动驾驶系统更透明、更可靠工作将着重于优化深度预测和相机参数集成，以提高BEV提取和棒性。此外本文计划探索现实世界，以评估本文方法在不同驾驶环境中的实际可行性。
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2. 本文通过将DRL特征提取网络直接映射感知阶段来弥补这一差距，通过语义分割来实现更的。br>3. 本文提出了一种新的DRL的端到端驾驶框架，它利用多传感器输入来统一的环境理解。
4. 本文的主要贡献总结如下：提出了一种基于鸟瞰图和环视相机输入的提取网络，以获取车辆周围的环境信息，统一车辆、道路和图像输入的坐标系变换，大大提升了端到端自动驾驶控制方法的性能；基于语义分割这一经典的自动驾驶感知任务，本文对所提出的特征提取网络从环视相机中提取的高维环境特征进行，并且将解码后的信息可视化为中的其它车辆，从而提高了DRL的可解释性；LA的7张上评估了所提出的算法，并且将其与基于传统特征提取网络的DRL算法进行比较。实验结果表明基于BEV特征提取网络使DRL网络获得了的，这大大了控制策略的。
5 本文提出了一种新端到端自动驾驶控制，它利用基于DRL方法来集成感知和。本文方法采用了BEV特征提取网络将视觉输入转换为潜在特征，然后使用语义分割对其进行，以提高可解释性。本文通过问题构建可观的马尔可夫过程来应对部分可观性挑战，增强了在环境数据完整情况下智能控制的能力。本文方法通过鲁棒的特征提取解释，展现了在自动驾驶中的重大进展。它不仅提高端到端控制策略的可解释性助于使自动驾驶系统更透明、更可靠工作将着重于优化深度预测和相机参数集成，以提高BEV提取和棒性。此外本文计划探索现实世界，以评估本文方法在不同驾驶环境中的实际可行性。
STORM：为强化学习基于高效随机Transformer的世界模型
文章概要：
1. 基于模型的强化学习算法在视觉输入环境中表现出显著效果，其性能依赖于世界模型的序列建模和生成能力，但构建完美准确模型几乎不可能，模型和现实之间的差异可能导致智体追求虚拟目标，在真实环境中表现不佳，引入随机噪声已被证明有益。
2. 深度强化学习 (DRL) 在不同领域取得了显著成功，但实现这种成功需要与环境进行大量交互，阻碍了它在现实环境中的广泛应用，基于模型的 DRL 算法应运而生，成为一种有前途的方法，它可以同时解决这两个问题，同时在样本效率高的环境中表现出显著的性能提升。
3. 为了应对这些挑战，基于模型的 DRL 算法应运而生，成为一种有前途的方法，它可以同时解决这两个问题，同时在样本效率高的环境中表现出显著的性能提升。
4. 人们已经进行了大量努力来构建高效的世界模型，例如，SimPLe 利用 LSTM，而 DreamerV3 采用 GRU 作为序列模型。
5. 基于随机 Transformer 的世界模型 (STORM)，是一种基于模型的 RL 的高效结构。
6. 该方法遵循基于模型强化学习算法的既定框架，该算法专注于通过想象力增强智体的策略。
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2. 深度强化学习 (DRL) 在不同领域取得了显著成功，但实现这种成功需要与环境进行大量交互，阻碍了它在现实环境中的广泛应用，基于模型的 DRL 算法应运而生，成为一种有前途的方法，它可以同时解决这两个问题，同时在样本效率高的环境中表现出显著的性能提升。
3. 为了应对这些挑战，基于模型的 DRL 算法应运而生，成为一种有前途的方法，它可以同时解决这两个问题，同时在样本效率高的环境中表现出显著的性能提升。
4. 人们已经进行了大量努力来构建高效的世界模型，例如，SimPLe 利用 LSTM，而 DreamerV3 采用 GRU 作为序列模型。
5. 基于随机 Transformer 的世界模型 (STORM)，是一种基于模型的 RL 的高效结构。
6. 该方法遵循基于模型强化学习算法的既定框架，该算法专注于通过想象力增强智体的策略。