Analysis and comparison of similarity measures for validation of generative algorithms in the context of probability density functions
Idioma: inglés
Editorial: Cuvillier
- Tapa blanda
- Nuevo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - About 3700 people die in traffic accidents every day. Human error is the number one cause of accidents. Autonomous driving can greatly reduce the occurrence of traffic accidents. To release self-driving cars for road traffic, the system including software must be validated and tested efficiently. However, due to their criticality, the amount of data corresponding to safety-critical driving scenarios are limited. These driving scenes can be expressed as a time series. They represent the corresponding movement of the vehicle, including time vector, position coordinates, speed and acceleration. Such data can be provided on different ways. For example, in the form of a kinematic model. Alternatively, artificial intelligence or machine learning methods can be used. They have been widely used in the development of autonomous vehicles. For example, generative algorithms can be used to generate such safety-critical driving data. However, the validation of generative algorithms is a challenge in general. In most cases, their quality is assessed by means of expert knowledge (qualitative). In order to achieve a higher degree of automation, a quantitative validation approach is necessary. Generative algorithms are based on probability distributions or probability density functions. Accordingly, similarity measures can be used to evaluate generative algorithms. In this publication, such similarity measures are described and compared on the basis of defined evaluation criteria. With respect to the use case mentioned, a recommended similarity measure is implemented and validated for an example of a typical safety-critical driving scenario. …
N° de ref. del artículo 9783736974548
Detalles bibliográficos
- Título
- Analysis and comparison of similarity measures for validation of generative algorithms in the context of probability density functions
- Autor
- Nico Schick
- Editorial
- Cuvillier
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 373697454X
- ISBN 13
- 9783736974548
- Peso del artículo
- 47 gramos
- Dimensiones
- 210x148x2 mm
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Información sobre el derecho de desistimiento
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El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
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