罗伯特·博世有限公司F.胡特尔获国家专利权
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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创建机器学习系统的方法、设备和计算机程序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：CN112085207B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202010534270.6，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权用于创建机器学习系统的方法、设备和计算机程序是由F.胡特尔;A.泽拉;T.埃尔斯肯;T.布洛克斯;T.赛基亚;Y.马拉奇设计研发完成，并于2020-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于创建机器学习系统的方法、设备和计算机程序在说明书摘要公布了：本发明涉及一种用于创建机器学习系统的方法，包括以下步骤。根据第一成本函数英语：lossfunction，损失函数对第一参数集进行迭代优化，并且根据第二成本函数对第二参数集进行迭代优化。根据所述第一参数集确定所述第一成本函数的Hesse矩阵的特征值。当所述特征值之一大于可预给定的阈值时，中断所述优化。本发明还涉及一种计算机程序，一种用于执行该方法的设备以及一种机器可读存储元件，其上存储有所述计算机程序。
本发明授权用于创建机器学习系统的方法、设备和计算机程序在权利要求书中公布了：1.用于创建用于技术系统的机器学习系统的方法，所述技术系统包括至少部分自主的机器、至少部分自主的车辆、机器人、工具、机床或飞行物体，其中所创建的机器学习系统被设立为根据借助于相机检测的图像来确定用于控制所述技术系统的执行器的控制变量， 其中第一参数集α表征所述机器学习系统的体系架构，并且第二参数集w是所述机器学习系统的参数化，所述方法包括以下步骤： 根据第一成本函数Lval对所述第一参数集进行迭代优化，并且根据第二成本函数Ltrain对所述第二参数集进行迭代优化，其中所述第一成本函数和所述第二成本函数最初分别根据相应的训练输入图像和预给定的训练控制变量来导出， 其中所述第一成本函数Lval和所述第二成本函数Ltrain分别取决于所述第一参数集α和所述第二参数集w； 根据所述第一参数集α确定所述第一成本函数Lval的Hessian矩阵的特征值； 当所述特征值之一大于可预给定的阈值时，中断所述优化。
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