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公开(公告)号:CN104102137A
公开(公告)日:2014-10-15
申请号:CN201410140041.0
申请日:2014-04-09
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
Inventor: T.朗 , H.马克特 , A.奧厄 , W.菲舍尔 , U.舒尔迈斯特 , N.班诺夫 , F.施雷赖歇特 , A.冈托罗 , C.弗莱克 , A.冯菲廷霍夫 , M.萨伊茨勒 , M.汉泽尔曼 , M.施赖伯
CPC classification number: G06F1/02 , G06F7/5443 , G06F7/556
Abstract: 本发明涉及一种用于在带有运算核心(31)的控制设备(1)中计算基于数据的函数模型的模型计算单元(3),其中该运算核心(31)包括:-用于在硬件方面执行乘法的乘法单元(43);-用于在硬件方面执行加法的加法单元(42);-用于在硬件方面计算指数函数的指数函数单元(41);-用于存储有待计算的基于数据的函数模型的超参数和取样点数据的存储器、尤其是配置寄存器(45);以及-用于在乘法单元(43)、加法单元(42)、指数函数单元(41)以及存储器尤其配置寄存器(45)中在硬件方面控制计算过程的逻辑电路(46),用于求得基于数据的函数模型。
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公开(公告)号:CN104570757A
公开(公告)日:2015-04-29
申请号:CN201410527571.0
申请日:2014-10-09
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明涉及用于运行集成控制组件的方法和装置。本发明涉及一种用于计算多个基于数据的函数模型的方法,所述函数模型通过参数组和网格点数据来定义,其中网格点数据包含至少部分地相同的网格点数据点,其中将针对多个基于数据的函数模型的相同的网格点数据点一次地存储在存储区域中,其中为了计算基于数据的函数模型多次访问所述存储区域。
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公开(公告)号:CN104182201A
公开(公告)日:2014-12-03
申请号:CN201410220542.X
申请日:2014-05-23
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
IPC: G06F7/483
CPC classification number: G06F7/483 , G06F7/5443
Abstract: 本发明涉及一种用于在控制器(1)中的模型计算单元(3)中实施计算运算的FMA单元(42),其中作为输入参量能够以浮点值的形式处理两个被乘数以及相加数,并且作为输出参量以浮点值的形式提供计算结果,其中所述FMA单元(42)构造用于实施乘法以及随后的加法,其中用于被乘数的输入端的位分辨率低于用于相加数的输入端的位分辨率和输出参量的位分辨率。
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公开(公告)号:CN104102129A
公开(公告)日:2014-10-15
申请号:CN201410140034.0
申请日:2014-04-09
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
IPC: G05B13/04
CPC classification number: G05B13/04 , G06N99/005
Abstract: 用于创建基于数据的函数模型的方法和装置。本发明涉及用于创建基于数据的函数模型、尤其是高斯过程模型的方法,具有下列步骤:提供从第一训练数据组中确定的基于数据的第一部分模型;提供一个或多个另外的训练数据组;其中针对所提供的另外的数据组中的每个执行下列步骤:利用训练数据确定差分训练数据组,所述差分训练数据组对应于所涉及的另外的训练数据组的输出值与如下函数值之差,所述函数值是基于数据的第一部分模型和之前确定的一个或多个另外的基于数据的部分模型在所涉及的另外的训练数据组的每个测量点处的部分函数值之和的函数值;从所述差分训练数据组中确定另外的基于数据的部分模型。
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公开(公告)号:CN104281547A
公开(公告)日:2015-01-14
申请号:CN201410309076.2
申请日:2014-07-01
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
CPC classification number: G06F7/60 , G05B13/04 , G06F9/3877 , G05B19/0426
Abstract: 本发明涉及用于运行控制器(1)的方法,其中该控制器包括由软件控制的主计算单元(2)、基于配置数据用于计算算法尤其用于实施贝叶斯回归法的纯基于硬件的模型计算单元(3)和存储单元(5),其中在该存储单元中限定模型存储区域(51),该模型存储区域分配有用于提供模型计算单元(3)中的配置数据的配置寄存器块(31),其中将配置数据写入到其中的配置寄存器块(31)中的最高位地址分配有计算启动配置寄存器(33),其写入会启动模型计算单元(3)中的计算,其中存储单元(5)的存储区域中的配置数据借助增量复制过程从模型存储区域(51)被写入到配置寄存器块(31)中,其中在增量复制过程中以升序复制地址。
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公开(公告)号:CN104281433A
公开(公告)日:2015-01-14
申请号:CN201410308194.1
申请日:2014-07-01
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
Abstract: 本发明涉及一种控制器(1)中用于计算基于数据的函数模型、尤其高斯过程模型的模型计算单元(3),其包括:计算核心(31),所述计算核心构造用于纯基于硬件计算用于基于数据的函数模型的算法,其中在提供计算数据、尤其超参数和控制点数据的情况下计算所述基于数据的函数模型;以及纯基于硬件的转换单元(35),所述转换单元构造用于向所述计算核心(31)以预先给定的数字格式提供至少一部分所述计算数据、尤其所提供的控制点数据。
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公开(公告)号:CN104102622A
公开(公告)日:2014-10-15
申请号:CN201410141472.9
申请日:2014-04-10
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
IPC: G06F17/15 , F02D41/26 , G05B19/042
CPC classification number: G06F17/5009 , G06F2217/16
Abstract: 本发明涉及用于执行基于数据的函数模型、尤其高斯过程模型的计算的方法,基于数据的函数模型通过预先给定的超参数和控制点数据来限定,将多个输入参量(u)配置给一输出参量(v)并且具有多个项的总和(t),所述项分别与输入参量(u)之一相关,该方法包括下列步骤:-确定至少一个要改变的输入参量(uF),相对于其应当确定相应的输出参量的多个输出值(S1);-计算如下项的总和(t),这些项与不改变的输入参量相关(S2);-针对所确定的至少一个要改变的输入参量中的每一个提供多个输入值(S3);以及- 针对所提供的多个输入值分别基于如下项的经计算的总和获知输出参量(v)的多个输出值,所述项与不改变的输入参量相关(S4)。
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公开(公告)号:CN110263910B
公开(公告)日:2025-02-18
申请号:CN201910179660.3
申请日:2019-03-11
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
IPC: G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种用于运行具有神经网络、尤其卷积(convolutional)神经网络的计算系统(1)的方法,其中,所述计算系统具有用于所述神经网络的按顺序的计算的计算装置(2)和用于将在所述计算装置(2)中的所述计算的中间结果中间存储的相对于所述计算装置在外部的存储器(4),所述方法具有以下步骤:‑借助神经网络逐步地计算(S2,S3)数据区段,所述数据区段分别表示中间结果的组,‑有损耗地压缩(S5,S6,S7,S8)所述数据区段其中的一个或多个,以便获得经压缩的中间结果,并且‑将所述经压缩的中间结果传输(S9)给所述外部存储器(4)。
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公开(公告)号:CN104102622B
公开(公告)日:2021-04-27
申请号:CN201410141472.9
申请日:2014-04-10
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
IPC: G06F17/15 , F02D41/26 , G05B19/042
Abstract: 本发明涉及用于执行基于数据的函数模型、尤其高斯过程模型的计算的方法,基于数据的函数模型通过预先给定的超参数和控制点数据来限定,将多个输入参量(u)配置给一输出参量(v)并且具有多个项的总和(t),所述项分别与输入参量(u)之一相关,该方法包括下列步骤:‑确定至少一个要改变的输入参量(uF),相对于其应当确定相应的输出参量的多个输出值(S1);‑计算如下项的总和(t),这些项与不改变的输入参量相关(S2);‑针对所确定的至少一个要改变的输入参量中的每一个提供多个输入值(S3);以及‑针对所提供的多个输入值分别基于如下项的经计算的总和获知输出参量(v)的多个输出值,所述项与不改变的输入参量相关(S4)。
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公开(公告)号:CN104281433B
公开(公告)日:2019-06-04
申请号:CN201410308194.1
申请日:2014-07-01
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
Abstract: 本发明涉及一种控制器(1)中用于计算基于数据的函数模型、尤其高斯过程模型的模型计算单元(3),其包括:‑计算核心(31),所述计算核心构造用于纯基于硬件计算用于基于数据的函数模型的算法,其中在提供计算数据、尤其超参数和控制点数据的情况下计算所述基于数据的函数模型;以及‑纯基于硬件的转换单元(35),所述转换单元构造用于向所述计算核心(31)以预先给定的数字格式提供至少一部分所述计算数据、尤其所提供的控制点数据。
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