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用于训练神经ODE网络的系统和方法

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本发明涉及一种用于训练包括神经常微分方程（ODE）块的神经网络的计算机实现方法。可以使用第一ODE求解器来训练所述神经ODE块。可以使用第二ODE求解器来训练所述神经ODE块并且验证所述神经ODE块描述了作为ODE流的ODE。在训练迭代的前向传递期间，通过将第一ODE求解器应用到所述神经ODE块来获得第一性能值，并且通过将第二ODE求解器应用到所述神经ODE块来获得第二性能值。基于第一性能值与第二性能值之间的差异来调整第一ODE求解器的准确度参数。

著录项

公开/公告号CN114090946A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-02-25

原文格式PDF
申请/专利权人罗伯特·博世有限公司;
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申请/专利号CN202110855735.2
发明设计人 K·奥特;M·蒂曼;P·卡地亚尔;
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申请日2021-07-28
分类号G06F17/13(20060101);G06K9/62(20220101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06V10/764(20220101);G06V10/82(20220101);
代理机构72001 中国专利代理(香港)有限公司;
代理人浩路;刘春元
地址德国斯图加特
入库时间 2023-06-19 14:17:30

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法律状态
2022-02-25

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发明专利申请公布

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