کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Self-supervised learning is a powerful approach for developing traversability models for off-road navigation, but these models often struggle with inputs unseen during training. Existing methods utilize techniques like evidential deep learning to quantify model uncertainty, helping to identify and avoid out-of-distribution terrain. However, always avoiding out-of-distribution terrain can be overly conservative, e.g., when novel terrain can be effectively analyzed using a physics-based model. To overcome this challenge, we introduce Physics-Informed Evidential Traversability (PIETRA), a self-supervised learning framework that integrates physics priors directly into the mathematical formulation of evidential neural networks and introduces physics knowledge implicitly through an uncertainty-aware, physics-informed training loss. Our evidential network seamlessly transitions between learned and physics-based predictions for out-of-distribution inputs. Additionally, the physics-informed loss regularizes the learned model, ensuring better alignment with the physics model. Extensive simulations and hardware experiments demonstrate that PIETRA improves both learning accuracy and navigation performance in environments with significant distribution shifts.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
یادگیری خود تحت یک رویکرد قدرتمند برای توسعه مدل های قابل عبور برای ناوبری خارج از جاده است ، اما این مدل ها اغلب در طول آموزش با ورودی های غیب و غیب می جنگند.روشهای موجود از تکنیک هایی مانند یادگیری عمیق آشکار برای تعیین کمیت عدم اطمینان مدل استفاده می کنند و به شناسایی و جلوگیری از زمین خارج از توزیع کمک می کنند.با این حال ، همیشه اجتناب از زمین خارج از توزیع می تواند بیش از حد محافظه کارانه باشد ، به عنوان مثال ، هنگامی که زمین جدید می تواند به طور موثری با استفاده از یک مدل مبتنی بر فیزیک مورد تجزیه و تحلیل قرار گیرد.برای غلبه بر این چالش ، ما از قابلیت استفاده از فیزیک آگاهانه آگاهانه (Pietra) ، یک چارچوب یادگیری خودبرانی که مقدمات فیزیک را مستقیماً در فرمول ریاضی شبکه های عصبی مشهود ادغام می کند ، معرفی می کنیم و دانش فیزیک را به طور ضمنی از طریق یک آموزش عدم اطمینان ، فیزیک آگاهی از فیزیک معرفی می کند.از دست دادنشبکه مشهود ما یکپارچه بین پیش بینی های آموخته شده و فیزیک برای ورودی های خارج از توزیع.علاوه بر این ، از دست دادن آگاهانه فیزیک ، مدل آموخته شده را منظم می کند و از تراز بهتر با مدل فیزیک اطمینان می دهد.شبیه سازی های گسترده و آزمایش های سخت افزاری نشان می دهد که Pietra هم دقت یادگیری و هم عملکرد ناوبری را در محیط هایی با تغییرات توزیع قابل توجهی بهبود می بخشد.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
