[发明专利]用于训练机器学习系统的方法、设备和计算机程序在审
| 申请号： | 201910151665.5 | 申请日： | 2019-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN110222845A | 公开（公告）日： | 2019-09-10 |
| 发明（设计）人： | C.肖恩;S.格雷尔 | 申请（专利权）人： | 罗伯特·博世有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人： | 臧永杰;申屠伟进 |
| 地址： | 德国斯*** | 国省代码： | 德国;DE |
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| 摘要： | 本发明涉及一种用于训练机器学习系统（12）的方法。所述机器学习系统（12）借助所述机器学习系统的输入参量沿着通过所述机器学习系统（12）的多个路径的传播根据相应的路径的多个区段的激活来确定输出参量。根据分配给所述区段的、表征机器学习系统的参量以及根据分配给所述区段的激活函数来确定每个区段的激活。所述方法包括以下步骤：确定所述机器学习系统（12）的输出参量。根据表征学习进展的成本函数适配表征所述机器学习系统的参量（23）中的至少一个。本发明此外涉及一种计算机程序和一种用于实施所述方法的设备以及一种机器可读的存储元件（12），在所述存储元件上存储所述计算机程序。 | ||
| 搜索关键词： | 机器学习系统 计算机程序 存储元件 输出参量 学习系统 训练机器 参量 激活 成本函数 机器可读 激活函数 输入参量 学习进展 分配 适配 存储 传播 | ||
【主权项】：
1.一种用于训练机器学习系统（12）的方法，其中，所述机器学习系统（12）借助所述机器学习系统的输入参量沿着通过所述机器学习系统（12）的多个路径的传播根据相应的所述路径的多个区段的激活来确定输出参量，其中，根据分配给所述区段的、表征所述机器学习系统的参量并且根据分配给所述区段的激活函数来确定每个区段的所述激活，所述方法包括以下步骤：根据所提供的训练输入参量确定所述机器学习系统（12）的输出参量，其中，在确定所述输出参量其中的至少一个输出参量时，根据干扰参量改变、尤其提高或衰减所述区段其中的一个区段的至少一个激活；根据表征学习进展的成本函数来适配表征所述机器学习系统的参量（23）其中的至少一个参量。
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