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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机器学习系统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：CN114386614B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202111157189.1，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权用于训练机器学习系统的方法和装置是由G·纽曼;M·沃尔普设计研发完成，并于2021-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于训练机器学习系统的方法和装置在说明书摘要公布了：一种用于训练机器学习系统的计算机实现的方法，该机器学习系统被配置为：基于至少一个第一输入信号以及多个第二输入信号和第二输出信号来确定第一输出信号，其中第一输出信号表征带有不确定性的分类和或回归，该方法包括如下步骤：确定彼此保持上下文关系的多个训练输入信号，其中每个训练输入信号分配有对应的训练输出信号；将多个训练输入信号和训练输出信号划分成多个第二训练输入信号和第二训练输出信号并且划分成至少一个第一训练输入信号和至少一个第一训练输出信号；确定多个第二训练输入信号和第二训练输出信号的上下文表示；确定针对第一训练输入信号的预测输出信号；确定损失值，其表征在预测输出信号与第一训练输出信号之间的区别。

本发明授权用于训练机器学习系统的方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种用于训练机器学习系统60的计算机实现的方法，其中该机器学习系统被配置为：基于至少一个第一输入信号x以及多个第二输入信号和与这些第二输入信号对应的第二输出信号来确定与该第一输入信号x对应的第一输出信号y，其中，该第一输入信号和或这些第二输入信号至少包括图像的部分和或音频信号的部分和或传感器的传感器记录，其中该第一输出信号y表征带有不确定性的分类和或带有不确定性的回归，其中该方法为了该训练而包括如下步骤： •确定多个训练输入信号，所述多个训练输入信号彼此保持上下文关系，其中每个训练输入信号都分配有对应的训练输出信号； •将多个训练输入信号和训练输出信号划分成多个第二训练输入信号和对应的第二训练输出信号并且划分成至少一个第一训练输入信号和至少一个对应的第一训练输出信号； •确定多个第二训练输入信号和第二训练输出信号的上下文表示； •借助于该机器学习系统60的解码器62并且基于所确定的上下文表示和该第一训练输入信号来确定针对该至少一个第一训练输入信号的预测输出信号； •确定损失值，该损失值表征在该预测输出信号与该第一训练输出信号之间的区别，其中该损失值基于损失函数来被确定，其中该损失函数表征正态分布的概率密度函数或对数化概率密度函数； •确定编码器61和或解码器62的多个参数关于该损失值的梯度； •基于所确定的梯度来改变所述多个参数。

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，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”。

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