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Training for artificial neural networks with better utilization of the learning data sets

机译:更好地利用学习数据集进行人工神经网络训练

摘要

Method (100) for training an artificial neural network, ANN (1), with learning data sets (2) each comprising a sample (11a) and an associated label (12a), each sample (11a) having values of one or more Input variables (11) of the ANN (1) and the associated label (12a) represents values of one or more output variables (12) of the ANN (1), with the following steps: • The ANN (1) is based on the in the learning data records (2) contained samples (11a) are trained (110) unsupervised; • using at least one quality criterion (3) for the reliability and / or quality of the assignment of labels (12a) to samples (11a) in the learning data sets (2) a weighting (2a) of the learning data records (2) is determined (120); • taking this weighting (2a) into account, the ANN (1) is calculated using the samples (11a) and associated labels (11a) contained in the learning data records (2). 12a) monitors trained (130). Trained ANN (1 *) and system (50) with this ANN (1 *). Associated computer p rogram.
机译:用于训练具有学习数据集(2)的人工神经网络ANN(1)的方法(100),每个学习数据集包括样本(11a)和相关的标签(12a),每个样本(11a)的值均为一个或多个Input ANN(1)的变量(11)和相关的标签(12a)代表ANN(1)的一个或多个输出变量(12)的值,其操作步骤如下:•ANN(1)基于在学习数据记录(2)中包含的样本(11a)在没有监督的情况下受到训练(110); •使用至少一个质量标准(3)来为学习数据集(2)中的样本(11a)分配标签(12a)的可靠性和/或质量(2)学习数据记录(2)的权重(2a) )确定(120); •考虑到此权重(2a),使用样本(11a)和学习数据记录(2)中包含的相关标签(11a)计算ANN(1)。 12a)训练有素的监视器(130)。使用该ANN(1 *)训练ANN(1 *)和系统(50)。关联的计算机程序。

著录项

  • 公开/公告号DE102019204139A1

    专利类型

  • 公开/公告日2020-10-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 ROBERT BOSCH GMBH;

    申请/专利号DE201910204139

  • 发明设计人 ZHONGYU LOU;DUC TAM NGUYEN;

    申请日2019-03-26

  • 分类号G06N3/08;G06N20;

  • 国家 DE

  • 入库时间 2022-08-21 11:01:14

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