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龙图腾网获悉罗伯特·博世有限公司申请的专利用于训练人工神经网络的设备和计算机实现的方法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：CN112529173B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202010973059.4，技术领域涉及：G06N3/084；该发明授权用于训练人工神经网络的设备和计算机实现的方法是由T·A·凯勒;A·霍列娃;M·韦林设计研发完成，并于2020-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于训练人工神经网络的设备和计算机实现的方法在说明书摘要公布了：用于训练人工神经网络的设备和计算机实现的方法。用于训练人工神经网络106的设备100和计算机实现的方法，其中设备100包括用于数据的输入108、用于输出信号的输出110、适于执行所述方法的用于人工神经网络106的存储器104和至少一个处理器102，所述方法提供具有多个输出通道的用于等变特征映射的神经网络层、特别是卷积神经网络层，将神经网络层的多个输出通道中的通道分组204为多个独特组，为所述多个独特组中的每个单独的独特组的每个输出通道提供206独特归一化函数，取决于独特归一化函数中的每个的结果来确定208人工神经网络106的输出，在人工神经网络106的训练中训练210所述超参数。

本发明授权用于训练人工神经网络的设备和计算机实现的方法在权利要求书中公布了：1.一种用于训练人工神经网络106的计算机实现的方法，其中，所述人工神经网络106被配置为接受传感器数据，并且确定输出信号，所述输出信号用于对传感器数据进行分类，检测、定位或分割传感器数据中的对象，和或检测传感器数据中的异常，并且其中所述人工神经网络106包括具有多个输出通道的被配置用于确定等变特征映射的神经网络层，其中输出通道集合由距离参数定义，所述距离参数定义网格中的神经网络层的输出通道之间的距离，其中所述方法包括以下步骤：将神经网络层的多个输出通道中的通道分组204为多个独特组，其中每个单独的独特组的输出通道被组织成单独的网格，所述单独的网格为所述单独的独特组定义所述单独的独特组的每个输出通道在网格中的空间位置；为所述多个独特组中的每个单独的独特组的每个输出通道提供206独特归一化函数，其中独特归一化函数是取决于输出通道在其中组织该输出通道的网格中的空间位置并且取决于归一化函数的可调谐超参数来定义的；为输出通道提供定义输出通道集合的邻域函数，其中该输出通道的归一化函数是取决于输出通道集合中的神经网络层的输出通道并且不考虑其他输出通道来定义的；取决于独特归一化函数中的每个的结果来确定208人工神经网络的输出；在人工神经网络106的训练中训练210所述超参数并且训练所述距离参数，所述传感器数据表征数字图像。

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