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SYSTEM AND METHOD FOR TRAINING A NEURAL ODE NETWORK

机译:用于训练神经颂态网络的系统和方法

摘要

A computer-implemented method for training a neural network including a neural ordinary differential equation (ODE) block. A first ODE solver may be used to train the neural ODE block. A second ODE solver may be used to train and verify that the neural ODE block describes an ODE as an ODE flow. During a forward pass of an iteration of training, a first performance value is obtained by applying the first ODE solver to the neural ODE block and a second performance value is obtained by applying the second ODE solver to the neural ODE block. An accuracy parameter of the first ODE solver is adjusted based on the difference between the first performance value and the second performance value.
机译:一种用于训练神经网络的计算机实现的方法,包括神经常规方程(ODE)块。 第一ode求解器可用于训练神经焦点块。 第二ode求解器可用于训练和验证神经竞争块作为颂流的颂歌。 在训练的迭代的前进通过期间,通过将第一颂歌求解器应用于神经竞争块来获得第一性能值,并且通过将第二颂歌求解器施加到神经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解算器的精度参数。

著录项

  • 公开/公告号US2022036181A1

    专利类型

  • 公开/公告日2022-02-03

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 ROBERT BOSCH GMBH;

    申请/专利号US202117351772

  • 申请日2021-06-18

  • 分类号G06N3/08;G06K9/62;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 23:36:23

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