[发明专利]训练人工神经网络、人工神经网络、应用、计算机程序、存储介质和设备在审
| 申请号： | 202180044967.8 | 申请日： | 2021-06-23 |
| 公开（公告）号： | CN115699025A | 公开（公告）日： | 2023-02-03 |
| 发明（设计）人： | D·泰尔耶克 | 申请（专利权）人： | 罗伯特·博世有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/0464 | 分类号： | G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/08 |
| 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 |
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| 摘要： | 用于借助训练数据集（x1直至xt+h）来训练人工神经网络（60）的方法，用以为了控制技术系统而根据过去的连续时间序列（x1直至xt）来预测在时间步（t+1直至t+h）中的未来的连续时间序列（xt+1直至xt+h），所述人工神经网络（60）尤其是贝叶斯神经网络、尤其是递归人工神经网络、尤其是VRNN，所述方法具有根据损失函数来适配人工神经网络的参数的步骤，其中所述损失函数包括第一项，所述第一项具有对在关于至少一个隐变量（隐变量）的先验概率分布（先验）与关于至少一个隐变量（隐变量）的后验概率分布（推断）之间的间距的下界（ELBO）的估计，其中所述先验概率分布（先验）与未来的连续时间序列（xt+1直至xt+h）无关。 | ||
| 搜索关键词： | 训练 人工 神经网络 应用 计算机 程序 存储 介质 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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