[发明专利]用于训练以及用于运行有多任务能力的人工神经网络的方法、有多任务能力的人工神经网络和设备在审
| 申请号： | 202080011535.2 | 申请日： | 2020-01-10 |
| 公开（公告）号： | CN113330459A | 公开（公告）日： | 2021-08-31 |
| 发明（设计）人： | D·巴里亚米斯 | 申请（专利权）人： | 罗伯特·博世有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人： | 杜荔南;刘春元 |
| 地址： | 德国斯*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明涉及用于应用有多任务能力的人工神经网络（KNN）的经改善的可能性。尤其是，本发明提出一种用于训练有多任务能力的KNN（110）的方法。在此，为通过KNN（110）的第一信息流提供第一路径（P1），其中所述第一路径（P1）将所述KNN（110）的输入层（120）与所述KNN（110）的至少一个跨任务中间层（130）耦合，所述跨任务中间层对于所述KNN（110）的多个彼此不同的任务是共同的，并且所述第一路径（P1）将所述至少一个跨任务中间层与来自多个彼此不同的任务（A，B）的相应的任务特定的KNN分段（140）耦合。此外，经由所述输入层（120）和所述第一路径（P1）输送用于训练跨任务参数的第一训练数据，所述跨任务参数对于所述KNN（110）的多个彼此不同的任务是共同的。此外，为通过所述KNN（110）的与所述第一信息流不同的第二信息流提供至少一个任务特定的第二路径（P2），其中所述第二路径（P2）将所述KNN（110）的输入层（120）与来自多个彼此不同的任务的任务特定的KNN分段（140）中的仅一部分耦合，并且经由所述第二路径（P2）输送用于训练任务特定的参数的第二训练数据。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 训练 以及 运行 任务 能力 人工 神经网络 方法 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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