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METHOD FOR UPDATING A PLURALITY OF MUTUALLY REPELLING NEURAL NETWORKS, ASSOCIATED CONTROL METHOD AND DEVICE

机译:用于更新多个相互排斥的神经网络,相关控制方法和设备的方法

摘要

One aspect of the invention relates to a learning method for a plurality of mutually repelling neural networks for controlling mechanical parts using an iterative method that allows the updating of neurons, linearly dependent on the number of neural networks, while ensuring the production of mutually repelling neural networks that are well distributed over the parameter distribution knowing the working data. A second aspect of the invention relates to a method for controlling mechanical parts using a method according to the first aspect of the invention.
机译:本发明的一个方面涉及一种用于使用迭代方法控制机械部件的多个相互排斥的神经网络的学习方法,该方法允许更新神经元,线性地取决于神经网络的数量,同时确保在相互排斥的神经网络的生产 通过了解工作数据的参数分布良好分布的网络。 本发明的第二方面涉及一种使用根据本发明第一方面的方法来控制机械部件的方法。

著录项

  • 公开/公告号WO2021191556A1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-09-30

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 SAFRAN;

    申请/专利号WO2021FR50495

  • 申请日2021-03-23

  • 分类号G06N3/04;G06N3/08;G06K9;G06T7;

  • 国家 FR

  • 入库时间 2022-08-24 21:25:03

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