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- [发明专利]神经网络的正则化训练-CN202180039912.8在审
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J·E·M·梅纳特
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罗伯特·博世有限公司
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2021-06-02
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2023-01-31
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G06N3/08
- 一种用于借助于学习数据集（2）来训练人工神经网络KNN（1）的方法（100），所述KNN将一个或多个输入参量（11）转化成一个或多个输出参量（13），所述学习数据集包括具有测量数据的学习输入参量值（11a）和相关的学习输出参量值（13a），所述方法具有如下步骤：来自至少一个学习数据集（2）的学习输入参量值（11a）由所述KNN（1）映射（110）到输出参量值（13）；所述输出参量值（13）与相应的学习输出参量值（13a）的偏差根据成本函数（14）被处理（120）成所述KNN（1）在处理所述学习输入参量值（11a）时的误差（14a）的量度；从所述误差（14a），通过反向传播来确定（130）对所述参数（12）的如下更改，在通过所述KNN（1）来进一步处理学习输入参量值（11a）时，对所述更改的执行预计会改善通过所述成本函数（14）对在此所获得的输出参量值（13）的评估，而且将所述更改应用（140）于所述KNN（1）；其中所述输出参量值（13）的一部分（13*）至少在反向传播（130）中被排除（131）。
- 神经网络正则训练
- [发明专利]用于人工智能的控制模块和系统-CN201810832278.3有效
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R·克勒曼
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罗伯特·博世有限公司
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2018-07-26
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2022-12-27
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G05B13/04
- 用于系统的控制模块，系统将输入参量借助人工智能模块(KI模块)转换成输出参量，输出参量从KI模块的输出端既引导至系统的输出端又作为反馈引导回到KI模块的输入端，控制模块具有可与KI模块的输出端连接的输入端和可与系统的输出端连接的输出端，其构造用于，仅当在其输入端处接收的KI模块的输出参量的值符合存储在其中的至少一个和/或至少一组边界条件时，才将值传递给其输出端。系统，其将输入参量借助KI模块转换成输出参量，输出参量从KI模块的输出端既引导至系统的输出端又作为反馈引导回到KI模块的输入端，设置控制模块，其输入端与KI模块的输出端连接且其输出端与系统的输出端连接。
- 用于人工智能控制模块系统
- [发明专利]用于确定物质或材料的特性的装置和方法-CN202080058383.1在审
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D·林根费尔泽;E·洛特
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罗伯特·博世有限公司
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2020-08-14
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2022-04-01
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G06F30/27
- 本发明涉及一种装置和一种方法，以用于确定物质或材料的特性、尤其是粘接剂的粘性，其特征在于，模型(106)包括多个模块(A...Z)，所述模块构造成用于根据输入参量(S1...Sxx)处理数据，其中，所述多个模块(A...Z)中的模块(D)构造成用于确定输出参量(k1...kn)，所述输出参量表征物质或材料的特性，其中，在选择中能够选择所述输出参量(k1...kn)中的被确定的至少一个输出参量，其中，识别所述选择并且根据所述选择确定所述输入参量(S1...Sxx)中的至少一个输入参量，所述至少一个输入参量的数据由所述模型(106)处理，其中，选择所述模块(A...Z)中的至少一个模块以用于处理用于所述输入参量(S1...Sxx)中的至少一个输入参量的数据
- 用于确定物质材料特性装置方法
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