[发明专利]对深度神经网络的共享处理在审
| 申请号： | 201810963223.6 | 申请日： | 2018-08-22 |
| 公开（公告）号： | CN109426262A | 公开（公告）日： | 2019-03-05 |
| 发明（设计）人： | 盖伊·霍特森;维迪亚·那利亚姆布特·穆拉里;吉恩特·普什科留斯 | 申请（专利权）人： | 福特全球技术公司 |
| 主分类号： | G05D1/02 | 分类号： | G05D1/02;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京连和连知识产权代理有限公司 11278 | 代理人： | 刘小峰 |
| 地址： | 美国密歇根州迪尔*** | 国省代码： | 美国;US |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 一种系统包括用于基于神经网络执行一个或多个自动驾驶或辅助驾驶任务的处理器。神经网络包括用于对单个输入数据集同时执行用于多个任务的特征提取的基础部分。神经网络包括基于从基础部分输出的特征提取来执行多个任务的多个子任务部分。多个子任务部分中的每一个都包括对不同训练数据集训练的神经网络的节点或层，并且基础部分包括使用由弹性权重固化约束的不同训练数据集中的每一个训练的神经网络的节点或层以限制基础部分遗忘先前学习的任务。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 特征提取 输入数据集 训练数据集 辅助驾驶 训练数据 自动驾驶 处理器 权重 固化 遗忘 输出 共享 学习 | ||
【主权项】：
1.一种针对多个深度学习任务训练神经网络的方法，所述方法包括：针对第一任务训练神经网络的公共部分和第一任务部分；以及针对执行第二任务训练所述公共部分和第二任务部分，其中使用弹性权重固化(EWC)约束所述公共部分以保留用于执行所述第一任务的特征提取的记忆。
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