MIT 开了一门只有九小时的课，教你用深度学习构建自动驾驶

MIT 紧跟时代步伐，开设的 6.S094 课程名为《为自动驾驶构建深度学习》的课程，旨在教学生们为自动驾驶搭建一个深度学习系统，授课者为 Lex Fridman。课程要求学生拥有基本的编程知识（最好是 Python）。

全课只有九节一小时的课程，于 1 月 9 日开课，今天就结课啦。而且！据雷锋网从议程表上了解到，从开课一直到 1 月 16 日，官网表示会陆续放出 PPT 及视频文件，雷锋网(公众号：雷锋网)会持续关注。

DeepTesla 与 DeepTraffic 就是 MIT 这门课程里面的两个重点培训内容，

• 前者直接以端到端模型训练一个自动驾驶的起动模型；

• 后者以游戏化的方式模拟汽车在高速公路上行驶，而我们的目标就是（没有蛀牙）训练一个神经网络，利用强化学习控制红车，并让它的速度尽可能提升到最快（也就是超车啦！速度与激情）。

那么首先我们得先补补课，为什么要采用循环神经网络呢？主要鉴于它能够将输出重新做为输入再次进入神经网络中进行训练，也就是拥有所谓的「记忆」。

强化学习的一个典型例子就是 DeepMind 训练机器玩 Atari，虽然机器并不知道游戏规则，但每一次游戏都能让机器得到一次分数的反馈，而目标就是让得分最大化。

美国人每年要浪费 80 亿小时在堵车上，因此如果能采用自动驾驶系统，让老司机们解放双手，想必真真是极好的。

DeepTesla：特斯拉自动驾驶，我也行

DeepTesla 通过一个简单的演示呈现卷积神经网络的端到端转向。顶端呈现的四个指标呈现的是前向传递及后向传递所需的时间，以及目前网络已经训练的示例，还有网络的当前状态（是处于训练数据？还是在提取数据？）。

下方的图表呈现的是损失函数，我们都知道，正常状态下随着时间的推移，损失函数的值应该会越来越小。

而在编辑器下方还有一个可视化图层的功能，用户可以在网络中看到每个图层的处理情况。如果加载了特斯拉视频，随着视频内容的增加，神经网络的训练效果也会变得更好。

下方两个小的方向盘及旁边的数值指的是实际值（蓝色）与系统预测值（白色）的对比。是不是非常智能？

以第一次加载 DeepTesla 为例：我们整个网络大小为（200,66,3）的输入层，表示宽度为200，高度66，涵盖三个通道（红绿蓝）。紧接着有一个卷积层、一个合并层与一个输出神经元。

ConvNetJS为我们提供了几种训练算法，具体能够在这里找到。

DeepTraffic：让小车跑得更快

整个 DeepTraffic 游戏实际上是在网格上运行，但你也可以通过选择不同的模式，让网格呈现出来。

每辆车周围的方格表示的是它自身的速度，而橙色区域指的是该车辆可能的行驶方位。

比如在安全系统中，车辆周围会出现一个 H 型的区域，橙色表示相对安全，而红色表示周围已经有车在附近车道，此时红色小车不能越到红色区域。如果你提升了小车的速度，那么这个区域也会随之变化，毕竟如果有车挡在你的面前，为了保证安全，你一定会减缓速度（这与我们这个小游戏的目标相反）。

编程页面主要分为三块，一是实时的道路模拟情况，还能调整自己车辆的行驶速度，以提升测试速度；二是编程页面，在这里可以修改神经网络的具体代码；第三部分会显示目前神经网络的状态，还能将代码保存、重置或下载。

代码区的这几个变量可以控制网络的输入大小，更多的输入也就意味着更复杂的交通环境，也意味着需要更长的学习时间及更大的学习难度。

整个代理由一个名为「learn」的函数所控制，该函数能够接受当前的状态（以一个扁平阵列呈现），而所得到的反馈为行车速度，也就是以 mph 为单位的平均速度。

函数最基本的形式（告诉代理，让车辆维持现状，不需要变道或减速）大概长这样：

而既然这是一个追求速度的「比赛」，那么你需要通过神经网络控制车辆，比如：

在初始代码中，已经提供了上述内容。当然，你可以自行对数据进行预处理，并将这些状态输入网络，但不需要在这上面花太多时间。

这个地方就是你施展「才华」的地方——这是一个隐藏层里的一个神经元示例。

下图呈现的是最终的回归层，它决定了最终的执行环节将会呈现怎样的结果。

在 Q-Learning 里还提供了一些其它选择，可以在 Github 上找到。

最后一步就是创建“大脑”。

如果点击了 run training，那么可以训练神经网络，并以 30 倍于实时的速度实现单线程运行，随后训练网络的结果会以可视化的形式呈现在电脑上，学生们也可以做一些即时反馈和改进。

该网站上的评估键可以直接运行同样的任务，也就相当于小测验。通过每次 30 分钟的 10 次运行，最后将计算出每次车辆的平均速度，并取中值做为结果。而且，本地测试的评估会受到其它车辆出现的情况的影响，所以本地的测试只能做为参考。

值得一提的是，Fridman 老师表示这些车都有着安全系统，所以不需要担心车的反应速度不够快，它们不会因为你突然操控加速减速而出车祸的。（老师入戏好深……）

Fridman 还在主页上公布了一个神经网络训练排名榜，目前有三位同学取得了很不错的成绩，甚至还有比老师训练得好的，太厉害了。

老师说了，如果速度不能提上 60km/h，那你明天就不要来上课了（误）。不过排行榜今天就截止统计啦，所以大家如果测试了比排行榜更高的分数，欢迎告诉雷锋网小编呀，我们会找你做硬创公开课的。

以上只是对 MIT 课程的简单介绍，雷锋网会做后续关注。

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