[发明专利]用于训练人工神经网络的设备和计算机实现的方法在审
| 申请号： | 202010973059.4 | 申请日： | 2020-09-16 |
| 公开（公告）号： | CN112529173A | 公开（公告）日： | 2021-03-19 |
| 发明（设计）人： | T·A·凯勒;A·霍列娃;M·韦林 | 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;G06K9/34;G06K9/62;G06K9/00 |
| 代理公司： | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人： | 张凌苗;陈岚 |
| 地址： | 德国斯*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 用于训练人工神经网络的设备和计算机实现的方法。用于训练人工神经网络（106）的设备（100）和计算机实现的方法，其中设备（100）包括用于数据的输入（108）、用于输出信号的输出（110）、适于执行所述方法的用于人工神经网络（106）的存储器（104）和至少一个处理器（102），所述方法提供具有多个输出通道的用于等变特征映射的神经网络层、特别是卷积神经网络层，将神经网络层的多个输出通道中的通道分组（204）为多个独特组，为所述多个独特组中的每个单独的独特组的每个输出通道提供（206）独特归一化函数，取决于独特归一化函数中的每个的结果来确定（208）人工神经网络（106）的输出，在人工神经网络（106）的训练中训练（210）所述超参数。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 训练 人工 神经网络 设备 计算机 实现 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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