+ [`Alexis C. Madrigal: Inside Waymo's Secret World for Training Self-Driving Cars. The Atlantic. August 23, 2017.`](https://www.theatlantic.com/technology/archive/2017/08/inside-waymos-secret-testing-and-simulation-facilities/537648/)
+ [`NVIDIA: End-to-End Deep Learning for Self-Driving Cars. August 17, 2016.`](https://devblogs.nvidia.com/parallelforall/deep-learning-self-driving-cars/)
* Dave Gershgorn: *Uber 的新 AI 团队正在寻找自动驾驶汽车*的最短路径 Quartz,2016 年 12 月 5 日,网址: [https://qz.com/853236/ubers-new-ai-team-is-looking-for-the-shortest-route-to-self-driving -cars /](https://qz.com/853236/ubers-new-ai-team-is-looking-for-the-shortest-route-to-self-driving-cars/) 。
+ [`Dave Gershgorn: Uber's new AI team is looking for the shortest route to self-driving cars. Quartz. December 5, 2016.`](https://qz.com/853236/ubers-new-ai-team-is-looking-for-the-shortest-route-to-self-driving-cars/)
***图像识别**:Facebook 和 Google 使用深度学习模型来识别图像中的实体,并自动将这些实体标记为一组联系人中的人物。 在这两种情况下,都使用先前标记的图像以及目标朋友或联系人的图像来训练网络。 两家公司都报告说,在大多数情况下,这些模型能够以很高的精确度推荐朋友或联系人。
***图像识别**:Facebook 和 Google 使用深度学习模型来识别图像中的实体,并自动将这些实体标记为一组联系人中的人物。 在这两种情况下,都使用先前标记的图像以及目标朋友或联系人的图像来训练网络。 两家公司都报告说,在大多数情况下,这些模型能够以很高的精确度推荐朋友或联系人。
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### 注意
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有关更多信息,请参阅 Michael Nielsen:*神经网络和深度学习:神经网络可以计算任何函数的视觉证明*。 网址: [http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap4.html](http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap4.html)。
有关更多信息,请参阅 Michael Nielsen 的[《神经网络和深度学习:神经网络可以计算任何函数的视觉证明》](http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap4.html)。