机器人算法——视觉 SLAM 算法的 6 个组成部分

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如果让你向朋友解释“Chat-GPT”，你会怎么做？这项任务看起来很困难，有太多东西要讲，以至于很多人完全放弃了理解 LLM 的想法……但是，如果我们不试图理解它，而是将其简化为以下 3 个想法，会怎么样呢： 想法1：核心架构是一个Transformer网络。 想法 2：使用自监督学习在整个互联网上进行训练，并可以使用监督学习在数据集上进行微调 想法 3：核心任务是循环预测下一个单词或 token。 看到了吗？我们大大简化了问题，现在我们只需要了解 3 件事：Transformers、自监督学习和下一个单词预测。在此之后我们可能还需要更多知识，但我们已经掌握了要点。 许多概念乍一看可能非常抽象，但一旦将其分解成几个元素，我们就能突然“明白”了。 视觉 SLAM 是一个类似的问题。一开始，它可能很难理解；有各种不同类型的 SLAM 算法，使用卡尔曼滤波 ………………………………