自动驾驶中常用的神经网络

在自动驾驶中，常用的神经网络包括卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）和深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）等。

卷积神经网络主要用于图像处理任务，能够从图像中提取特征并进行分类、检测或分割等任务。在自动驾驶中，CNN常用于处理图像数据，例如用于车辆识别、行人检测、交通标志识别等任务。

循环神经网络主要用于序列数据处理，能够对时间序列数据进行建模和预测。在自动驾驶中，RNN常用于处理传感器数据，如雷达、激光雷达和相机等收集的序列数据，例如用于车辆轨迹预测、行为识别等任务。

深度神经网络是一种多层神经网络，具有强大的非线性建模能力。在自动驾驶中，DNN可用于处理各种类型的数据，如传感器数据、地图数据等，用于感知、决策和控制等任务。

此外，还有一些特定的神经网络架构和模型被应用于自动驾驶领域，如生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）用于生成合成数据，强化学习网络（Reinforcement Learning Networks）用于学习驾驶策略等。