[发明专利]用于二元神经网络的概率性训练在审
| 申请号： | 201910589028.6 | 申请日： | 2019-07-02 |
| 公开（公告）号： | CN110674920A | 公开（公告）日： | 2020-01-10 |
| 发明（设计）人： | J.彼得斯;M.韦林;T.格内魏因 | 申请（专利权）人： | 罗伯特·博世有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 72001 中国专利代理(香港)有限公司 | 代理人： | 毕铮;杨美灵 |
| 地址： | 德国斯*** | 国省代码： | 德国;DE |
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| 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x | ||
| 搜索关键词： | 人工神经网络 神经网络 损失函数 权重 输出 神经元 终止标准 概率性 阈值化 应用 使用权 激活 评定 更新 配置 | ||
【主权项】：
1.一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），其中与至少一层（21-23）相关联的权重和至少一层（21-23）的输出两者只能具有两个可能值中的一个，所述方法（100）包括/n● 接收（110）针对人工神经网络（1）或其一部分的输入x
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