[发明专利]用于计算机辅助地分析目标系统的至少一个第二输入矢量的方法和设备在审
| 申请号： | 201680089552.1 | 申请日： | 2016-07-25 |
| 公开（公告）号： | CN109716359A | 公开（公告）日： | 2019-05-03 |
| 发明（设计）人： | A.M.吉格勒;R.格罗斯曼;S.沃格;H-G.齐默尔曼 | 申请（专利权）人： | 西门子股份公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04 |
| 代理公司： | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人： | 张涛;刘春元 |
| 地址： | 德国*** | 国省代码： | 德国;DE |
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| 摘要： | 本发明涉及一种用于计算机辅助地分析目标系统的至少一个第二输入矢量的方法。该方法包括为所述目标系统提供（210）第二输入矢量的方法步骤。该方法包括提供（220）经训练的深度神经网络的方法步骤，其中该深度神经网络是前馈网络，所述前馈网络包括用于为所述目标系统输入第二输入矢量的输入层，包括多个连续的隐藏层，所述隐藏层对所述目标系统进行建模，以及包括用于为所述目标系统输出第二输出矢量的输出层。该方法包括用于评估（230）所述第二输入矢量的方法步骤，其中所述第二输入矢量分别经由所述输入层传输到所述隐藏层之一作为第二处理矢量，其中所述第二处理矢量分别在所述隐藏层之间传输，其中对于每个隐藏层执行所传输的第二处理矢量的相应的第一数据变换，其中在所述相应的第一数据变换时，对于每个所涉及的隐藏层执行所述第二处理矢量的降维，其中基于降维的第二处理矢量来确定所述第二输出矢量。该方法包括提供（240）所述第二输出矢量的方法步骤。 | ||
| 搜索关键词： | 输入矢量 隐藏层 矢量 目标系统 输出矢量 计算机辅助 第一数据 分析目标 前馈网络 神经网络 输入层 传输 降维 方法和设备 输出层 建模 输出 评估 | ||
【主权项】：
1.用于基于训练系统计算机辅助地配置深度神经网络的方法，具有以下方法步骤：‑为训练系统提供（110）具有预给定的第一输入矢量和预给定的第一输出矢量的训练数据;‑提供（120）所述深度神经网络，其中‑该深度神经网络是前馈网络，该前馈网络‑包括用于输入第一输入矢量的输入层，‑包括多个连续的隐藏层，用于对所述训练系统进行建模;‑基于所述训练数据来训练（130）所述深度神经网络，其中‑所述第一输入矢量分别经由所述输入层传输到所述隐藏层之一作为第一处理矢量，‑所述第一处理矢量分别在所述隐藏层之间传输，‑对于每个隐藏层执行所传输的第一处理矢量的相应的第一数据变换，‑在所述相应的第一数据变换时，对于每个所涉及的隐藏层执行所述第一处理矢量的降维，‑基于降维的第一处理矢量和相应的所属第一输出矢量来配置所述隐藏层。
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