用于神经网络的方法和装置
公开
摘要
用于神经网络的方法和装置。用于神经网络（例如人工深度神经网络）的方法，例如计算机实现的方法，包括：提供多个训练数据集，每个训练数据集包括用于神经网络的输入数据和相关联的输出数据，基于多个训练数据集和损失函数训练神经网络，其中损失函数基于由神经网络提供的输出值和表征物理系统操作的预定函数的逐位相关性。
基本信息
专利标题 ：
用于神经网络的方法和装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114330639A
申请号 ：
CN202111182932.9
公开（公告）日 ：
2022-04-12
申请日 ：
2021-10-11
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
B·赫特维尔
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 ：
CN202111182932.9
主分类号 ：
G06N3/04
IPC分类号 ：
G06N3/04 G06N3/063 G06N3/08
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
G06N3/04
体系结构，例如，互连拓扑
法律状态
2022-04-12 ：
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。
文件下载
暂无PDF文件可下载
