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申请/专利权人：罗伯特·博世有限公司
摘要：本发明涉及一种机器学习系统（12）、尤其是深度神经网络（20）。所述机器学习系统（12）包括多个层，所述多个层相互连接。所述层分别根据输入变量和至少一个参数来确定输出变量，所述至少一个参数寄存在存储器（200）中。与一个其他层、尤其是在前层连接的那些层的参数分别借助同如下参数相比更高的分辨率而寄存在存储器（200）中：所述参数为与多个其他层、尤其是在前层连接的那些层的参数。此外，本发明涉及一种用于创建机器学习系统（12）的方法、计算机程序以及设备。
主权项：1.一种计算机实现的机器学习系统12，其中所述机器学习系统12包括多个层，所述层分别与所述层中的多个层的至少一个其他层在输入侧连接，其中所述层分别设立为，根据激活来确定输出变量，其中所述层此外分别设立为，根据相应的层的至少一个输入变量和根据分配给所述相应的层的参数，确定所述激活，其中所述参数的分辨率与所述层中的一个层是否与多个层直接在输入侧连接有关，其中借助其来寄存所述参数的位的数目表征所述分辨率，其中，同与恰好一个层直接在输入侧连接的那些层的所述参数的所述分辨率相比，与多个层直接在输入侧连接的那个层的所述参数的所述分辨率分别至少低了一个以上的位，其中所述机器学习系统12包括输入层和输出层，所述输出层输出所述输出变量，其中所述输入层获得传感器的传感器变量，而所述输出层或者与控制单元连接，并且所述控制单元根据所述输出变量来确定控制变量，以操控物理执行器，或者所述输出变量对所述传感器变量进行分类，其中所述输入变量包括摄像机的图像、多个加标签的音调序列、文本片段、雷达信号、激光雷达信号或者超声信号，并且所述输出变量包括摄像机图像的分类或者分割、多个加标签的音调序列、文本片段、雷达信号、激光雷达信号或者超声信号。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 罗伯特·博世有限公司 机器学习系统及创建机器学习系统的方法、计算机程序和设备
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