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专利名称：用于创建深度神经网络的方法、设备和计算机程序专利类型：发明专利
发明人：J.M.克勒,T.格内魏因,J.阿克特霍尔德申请号：CN201880068733.5申请日：20181015公开号：CN111226234A公开日：20200602
摘要：本发明涉及一种用于创建深度神经网络（10）的方法（30）。所述深度神经网络（10）具有多个层（12）和带有权重的连接（13），并且在所创建的神经网络中的所述权重可只取来自离散值的可预先给定的列表的可预先给定的离散值，所述方法包括步骤：针对所述深度神经网络（10）提供至少一个训练输入变量；测定表征成本函数的变量，所述表征成本函数的变量包括第一变量，所述第一变量表征所述深度神经网络的根据所提供的训练输入变量来测定的输出变量与可预先给定的标称输出变量的偏差，并且其中所述表征成本函数的变量此外还包括至少一个惩罚变量，所述惩罚变量表征权重之一的值与可预先给定的离散值中的至少两个可预先给定的离散值中的至少一个的偏差；训练所述深度神经网络（10）。本发明此外还涉及一种计算机程序和一种用于实施根据本发明的方法（30）的设备，并且涉及一种机器可读的存储元件，在所述机器可读的存储元件上存储有计算机程序。
申请人：罗伯特·博世有限公司
地址：德国斯图加特
国籍：DE
代理机构：中国专利代理()有限公司
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