[发明专利]针对在硬件上的高效实施来训练神经网络在审
| 申请号： | 202080017830.9 | 申请日： | 2020-02-17 |
| 公开（公告）号： | CN113454655A | 公开（公告）日： | 2021-09-28 |
| 发明（设计）人： | F·豪尔;P·伦茨;A·伦格菲尔德 | 申请（专利权）人： | 罗伯特·博世有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/063;G06N3/04 |
| 代理公司： | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人： | 胡莉莉;刘春元 |
| 地址： | 德国斯*** | 国省代码： | 暂无信息 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 用于训练人工神经网络KNN（1）的方法（100），所述人工神经网络KNN（1）包括多个神经元（2），所述方法（100）具有步骤：•确定（110）针对所述KNN（1）在过去的时段之内总共已实现的质量（11）的度量；•依据针对一个或者多个神经元（2）对所确定的质量（11）的相应定量贡献（21）的度量，评价（120）所述一个或者多个神经元（2）；•依据所述神经元（2）的评价（120a），规定（130）用来在训练的进一步的进程中分别训练被评价的神经元（2）的措施（22），和/或规定（130）所述神经元（2）在KNN（1）中的位值（23）。根据权利要求11所述的方法（200），其中选择（205a）算术部件（4），该算术部件（4）具有针对预先给定的数目的神经元（2）、神经元（2）的层（3a，3b）和/或在神经元（2）之间的连接（25）的硬件资源，并且其中选择（205b）KNN（1）的如下模型（1a）：所述模型（1a）的神经元（2）、神经元（2）的层（3a，3b）和/或在神经元（2）之间的连接（25）的数目超过预先给定的数目。 | ||
| 搜索关键词： | 针对 硬件 高效 实施 训练 神经网络 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于罗伯特·博世有限公司，未经罗伯特·博世有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202080017830.9/，转载请声明来源钻瓜专利网。
