[发明专利]用于训练人工神经网络的方法、人工神经网络和相应计算机程序在审
| 申请号： | 202010587004.X | 申请日： | 2020-06-24 |
| 公开（公告）号： | CN112149820A | 公开（公告）日： | 2020-12-29 |
| 发明（设计）人： | O·维勒斯;S·祖德霍尔特 | 申请（专利权）人： | 罗伯特·博世有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 永新专利商标代理有限公司 72002 | 代理人： | 郭毅 |
| 地址： | 德国斯*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 一种用于借助训练数据组来训练人工神经网络、尤其贝叶斯神经网络的方法，该方法具有根据损失函数来匹配人工神经网络的参数的步骤，其中，该损失函数包括第一项，该第一项表示对训练数据组的通过人工神经网络的分类与训练数据组的期望分类之间的距离的下边界的估计。此外，损失函数包括第二项，该第二项构型成使得通过人工神经网络的不同样本来调节训练数据组中的偶然不确定性的差异。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 训练 人工 神经网络 方法 相应 计算机 程序 | ||
【主权项】：
暂无信息
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