这不废话么
非要在复杂问题上用那些连简单问题都解决不了的方法，那是你的自由
但你非要说这方法怎么牛B，那也得忍受被黑

【 在 wrsea 的大作中提到: 】
: 呵呵
: 你继续说你的下棋
: 所有比下棋难的东西，都要用下棋一样的办法？？
: ...................
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FROM 221.12.37.*

其实很快的，这两到三年就能分公母了

【 在 hsv 的大作中提到: 】
: 数据跟基建有点像，华为上道，后面就是时间问题了。
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FROM 221.12.37.*

兄弟，少蹦一些你自己不懂的流行词行么？赶紧去搞点科普文章看，以便以后有效避免望文生义张冠李戴；
自动驾驶这块目前和联邦学习半毛钱关系都没有，都是车厂拿着自己车的数据(tsl)，或者自组车队跑测试并收集数据，即无关脱敏又无关多主体联合互通数据，和联邦学习边都搭不上；
你要说集成学习，或者啥Bagging，Boosting啥的还像点样子

【 在 Chear 的大作中提到: 】
: 你这越解释越业余，感觉你应该只是调参侠，却在讨论算法层面。。。ps 后半句你想说的意思，术语叫联邦学习
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FROM 60.179.13.*

核心算法就是学出来的那一大坨神经网络
当然把外围代码也算进来，那代码量绝对碾压NN相关的

【 在 Jbbs 的大作中提到: 】
: 既然是学出来的，为啥算法没啥用？
: 发信人: last2 (last2), 信区: GreenAuto 标 题: Re: 主题:关于华为自动驾驶的杂音 发信站: 水木社区 (Fri Apr 16 22:23:09 2021), 站内 你对深度学习是不是有啥误解？ 没事的话多了解下吧 就自动驾驶来说，从识别到动作也是学习出来的；光识别出来没啥用，你还真以为一个场景一个场景写算法去对应？开放环境最不缺的是例外
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FROM 60.179.13.*

你没看懂我的贴子？
核心就是那堆NN，这部分代码占比反而是最少的，它靠数据喂出来
外围代码占比大
你再去仔细读读那个高管的访谈，已经明确是前融合，所有数据都送到NN中去处理
版面上面贴的访谈内容不完整，你自己去找找完整版，“关于自动驾驶系统的冗余”那一段，那里面有对国内其它厂商的点评，网上大部分版本都被切掉了

【 在 wrsea 的大作中提到: 】
: 人家华为高管说了
: 神经元网络是最消耗算力那部分，但不是代码中的绝大部分
: 当然啦，如果没到那个阶段，你也可以认为神经网络那坨就是核心。或者你也可以认为人家高管不懂胡说，每年几十亿就是烧着玩
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