自动驾驶神经网络算法代码详解

神经网络在自动驾驶中扮演着重要角色，它可以帮助车辆感知环境、做决策和控制行为。以下是一个简单的自动驾驶神经网络算法代码详解：

import numpy as np

# 定义神经网络类
class NeuralNetwork:
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        # 初始化权重和偏置
        self.W1 = np.random.randn(input_size, hidden_size)
        self.b1 = np.zeros((1, hidden_size))
        self.W2 = np.random.randn(hidden_size, output_size)
        self.b2 = np.zeros((1, output_size))

    def forward(self, X):
        # 前向传播计算输出
        self.z1 = np.dot(X, self.W1) + self.b1
        self.a1 = np.tanh(self.z1)
        self.z2 = np.dot(self.a1, self.W2) + self.b2
        self.a2 = self.sigmoid(self.z2)
        return self.a2

    def backward(self, X, y, learning_rate):
        # 反向传播更新权重和偏置
        m = X.shape[0]
        delta2 = self.a2 - y
        dW2 = (1/m) * np.dot(self.a1.T, delta2)
        db2 = (1/m) * np.sum(delta2, axis=0)
        delta1 = np.dot(delta2, self.W2.T) * (1 - np.power(self.a1, 2))
        dW1 = (1/m) * np.dot(X.T, delta1)
        db1 = (1/m) * np.sum(delta1, axis=0)

        self.W2 -= learning_rate * dW2
        self.b2 -= learning_rate * db2
        self.W1 -= learning_rate * dW1
        self.b1 -= learning_rate * db1

    def sigmoid(self, x):
        # sigmoid激活函数
        return 1 / (1 + np.exp(-x))

# 样本输入和输出
X = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y = np.array([[0], [1], [1], [0]])

# 创建神经网络对象
nn = NeuralNetwork(2, 3, 1)

# 训练神经网络
for i in range(10000):
    output = nn.forward(X)
    nn.backward(X, y, learning_rate=0.1)

# 测试神经网络
test_input = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
predictions = nn.forward(test_input)
print(predictions)

这段代码实现了一个简单的多层感知器神经网络，用于解决XOR逻辑门问题。其中`NeuralNetwork`类定义了神经网络的结构和操作，`forward`方法用于前向传播计算输出，`backward`方法用于反向传播更新权重和偏置。最后通过训练和测试数据来验证神经网络的准确性。该代码可以作为自动驾驶神经网络算法的基础，根据具体问题进行进一步扩展和优化。