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用于二元神经网络的概率性训练

发明专利有效专利

申请号：
CN201910589028.6
IPC分类号：G06N3/04G06N3/08
申请日期：
2019-07-02
申请人：
罗伯特·博世有限公司

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	用于二元神经网络的概率性训练
申请号	CN201910589028.6	申请日期	2019-07-02
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-01-10	公开/公告号	CN110674920A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06N3/04 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06N 基于特定计算模型的计算机系统〔7〕 G06N3/00 基于生物学模型的计算机系统（仿真生物的功能方面的模拟计算机入G06G 7/60）〔7〕 G06N3/02 采用神经网络模型（用于自适应控制的入G05B 13/00；用于图像模式匹配的入G06K 9/00；用于图像数据处理的入G06T 1/40；用于语音模式匹配的入G10L 15/16）〔7〕 G06N3/04 体系结构，例如，互连拓扑〔7〕	IPC分类号	G06N3/04;G06N3/08查看分类表>
申请人	罗伯特·博世有限公司	申请人地址	德国斯*** 变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	罗伯特·博世有限公司	当前权利人	罗伯特·博世有限公司
发明人	J.彼得斯;M.韦林;T.格内魏因
代理机构	中国专利代理（香港）有限公司	代理人	毕铮;杨美灵

摘要

提供了用于二元神经网络的概率性训练。一种用于训练被至少部分地实现为二元神经网络（2）的人工神经网络（1）的方法（100），包括：●接收（110）针对人工神经网络（1）的输入xi的训练输入值（11），●处理（120）训练输入值（11）以获得输出值（12），●将损失函数（13）应用（130）于所获得的输出值（12）；●更新（140）训练权重wlj，并且往回分支（150）到处理（120），直到损失函数（13）进行的评定（13a）满足预定的终止标准（160）；以及●根据最终获得的训练权重wlj来配置（170）实际人工神经网络（1，2），其中处理（120）包括：●针对层（21‑23）中的每个神经元l，使用权重wlj的分布Wlj确定（121）预激活al的分布Al；以及●通过将预定阈值化函数g应用于分布A1来确定（122）输出值hl的分布Hl。

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