罗伯特·博世有限公司;清华大学朱军获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉罗伯特·博世有限公司;清华大学申请的专利用于具有随机架构的权重共享神经网络的方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116368493B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202080106196.6，技术领域涉及：G06N3/04；该发明授权用于具有随机架构的权重共享神经网络的方法和装置是由朱军;邓志杰;董胤蓬;张潮;杨昊设计研发完成，并于2020-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于具有随机架构的权重共享神经网络的方法和装置在说明书摘要公布了：本公开提供了一种用于训练具有随机架构的权重共享神经网络的方法。该方法包括：从多个小批量中选择一个小批量，用于任务的训练数据集被分组到多个小批量中，并且该多个小批量中的每个小批量包括多个实例；为所选择的小批量随机选择神经网络的多个网络架构二通过将所选择的小批量的每个实例应用于多个网络架构中的一个网络架构来获得实例的损失二以及基于所选择的小批量的每个实例的损失来更新神经网络的共享权重。
本发明授权用于具有随机架构的权重共享神经网络的方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种用于训练具有随机架构的权重共享神经网络的方法，所述神经网络包括用于执行图像处理的神经网络，所述方法包括： 从多个小批量中选择小批量，用于任务的训练数据集被分组到所述多个小批量中，并且所述多个小批量中的每个小批量包括多个实例，所述多个实例中的每个实例包括图像实例； 为所选择的小批量随机选择所述神经网络的多个网络架构； 通过将所选择的小批量的每个实例应用于所述多个网络架构中的一个网络架构来获得所述实例的损失；以及 基于所选择的小批量的每个实例的所述损失来更新所述神经网络的共享权重， 其中所述神经网络还包括所述神经网络的每个网络架构的架构特定权重，并且所述方法还包括： 基于所选择的小批量的每个实例的所述损失来更新所选择的多个网络架构中的每个网络架构的架构特定权重。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人罗伯特·博世有限公司;清华大学，其通讯地址为：德国斯图加特；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
以上内容由龙图腾AI智能生成。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议，有机会获取IP积分或其他奖励