使用自标准化梯度训练标准化流的设备和方法
公开
摘要

使用自标准化梯度训练标准化流的设备和方法。用于训练标准化流的计算机实现的方法,其中标准化流被配置为确定表征输入信号的似然性或对数似然性的第一输出信号,其中标准化流包括至少一个第一层,其中训练标准化流包括以下步骤:●确定至少一个训练输入信号;●借助于标准化流针对每个训练输入信号确定训练输出信号;●确定第一损失值,其中第一损失值基于所述至少一个确定的训练输出信号相对于预定义概率分布的似然性或对数似然性;●确定第一层的可训练参数相对于第一损失值的梯度的近似,其中梯度取决于可训练参数的矩阵的逆,并且通过优化逆的近似来实现对梯度的近似的确定;●基于梯度的近似更新第一层的可训练参数。

基本信息
专利标题 :
使用自标准化梯度训练标准化流的设备和方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114358276A
申请号 :
CN202111144023.6
公开(公告)日 :
2022-04-15
申请日 :
2021-09-28
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
J·皮特斯T·A·凯勒A·霍列娃E·胡格布姆M·韦林P·弗雷P·简尼
申请人 :
罗伯特·博世有限公司
申请人地址 :
德国斯图加特
代理机构 :
中国专利代理(香港)有限公司
代理人 :
任一方
优先权 :
CN202111144023.6
主分类号 :
G06N3/08
IPC分类号 :
G06N3/08  G06N3/04  G06K9/62  G06V10/764  G06V10/774  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/08
学习方法
法律状态
2022-04-15 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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