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公开(公告)号：CN109643393B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN201780054635.1
申请日：2017-09-04
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
Abstract: 本发明涉及一种用于计算多层感知模型的模型计算单元（22），其中该模型计算单元（22）以硬件来构造并且固定接线，该模型计算单元包括：•‑计算内核（18）；•‑存储器（12）；•‑DMA单元（17），所述DMA单元构造用于：依次命令该计算内核（18）分别基于所分配的输入参量矢量（101）的输入参量来对神经元层进行计算并且将输出参量矢量（102）的分别最终得到的输出参量存储到所分配的数据存储段（D）中，其中用于被分配给神经元层中的至少一个神经元层的输入参量矢量（101）的数据存储段（D）分别至少部分地包括两个不同的神经元层的输出参量矢量（102）中的至少两个输出参量矢量的数据存储段（D）。
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公开(公告)号：CN110162426A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910110015.6
申请日：2019-02-11
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
IPC: G06F11/14
Abstract: 本发明涉及用于检验神经网络中的神经元函数的方法和设备。一种用于检验对神经网络的多个神经元（1）的神经元值的计算的方法具有下列步骤：-执行或者促使对多个神经元（1）的神经元函数的计算，以便分别获得神经元值，其中通过针对每个神经元输入的单独的权重（wn,）i来确定所述神经元函数；-将第一比较值(V1)计算为多个神经元(1)的神经元值的和；-利用多个神经元（1）的一个或者多个校核神经元函数和所有神经元输入执行或者促使校核计算，以便根据多个神经元（1）的神经元输入并且根据多个神经元（1）的与相应的神经元输入关联的权重（wn,i）的和获得第二比较值（V2）；-根据第一比较值（V1）和第二比较值（V2）来识别错误。
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公开(公告)号：CN110162426B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN201910110015.6
申请日：2019-02-11
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
IPC: G06F11/14
Abstract: 本发明涉及用于检验神经网络中的神经元函数的方法和设备。一种用于检验对神经网络的多个神经元（1）的神经元值的计算的方法具有下列步骤：‑执行或者促使对多个神经元（1）的神经元函数的计算，以便分别获得神经元值，其中通过针对每个神经元输入的单独的权重（wn,i）来确定所述神经元函数；‑将第一比较值(V1)计算为多个神经元(1)的神经元值的和；‑利用多个神经元（1）的一个或者多个校核神经元函数和所有神经元输入执行或者促使校核计算，以便根据多个神经元（1）的神经元输入并且根据多个神经元（1）的与相应的神经元输入关联的权重（wn,i）的和获得第二比较值（V2）；‑根据第一比较值（V1）和第二比较值（V2）来识别错误。
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公开(公告)号：CN109690579A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201780054649.3
申请日：2017-09-04
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
Abstract: 本发明涉及用于计算多层式感知器模型的模型计算单元（22），其中模型计算单元（22）以硬件构造并且固定地接线，模型计算单元包括：-计算核心（18），其构造用于根据输入参量向量（ut）的一个或多个输入参量来计算具有多个神经元（20）的多层式感知器模型的神经元层的一个或多个输出参量；-存储器（12），其对于每个神经元层具有用于在相应的配置存储器区段（A）中存储配置参数的配置存储器区域（121）和用于在相应的数据存储器区段（D）中存储输入参量向量的输入参量和一个或多个输出参量（y[j]）的数据存储器区域（122）；-DMA单元（17），其构造用于相继指示计算核心（18），分别基于相应的配置存储器区段（A）的配置参数计算神经元层并且计算输入参量向量（ut）的由此限定的输入参量并且将分别得出的输出参量（y[j]）存储到数据存储器区域（122）的通过相应的配置参数限定的数据存储器区段（D）中，其中彼此相继地考虑的配置存储器区段（A）的配置参数说明用于得出的输出参量的数据存储器区段（D），其相应于用于彼此相继的神经元层的计算的输入参量的数据存储器区段（D）。
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公开(公告)号：CN109661673A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201780054634.7
申请日：2017-09-05
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
Abstract: 本发明涉及模型计算单元（22），其用于计算RBF模型，模型计算单元具有以硬件构造的固定接线的计算核（11、13、14），用于在经耦合的功能块中计算固定地预给定的计算算法，其中所述计算核（11、13、14）构造用于，针对RBF模型根据输入参量向量的一个或多个输入参量、控制位置点（V[j,k]）、长度尺度（L[j,k]）、针对每个控制位置点所预给定的权重参数（p3[j]）来计算输出参量，其中输出参量被构成作为针对每个控制位置点（V[j,k]）所计算的值的总和，其中所述值是由被分配给有关的所述控制位置点（V[j,k]）的权重参数（p3[j]）和值的指数函数的结果的乘积，其中所述值根据所述有关的控制位置点（V[j,k]）与所述输入参量向量的通过所述长度尺度（L[j,k]）来加权的平方间距得出，其中，长度尺度（L[j,k]）作为局部的长度尺度相对于所述控制位置点其中的每个单独地被提供。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109643394A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201780054669.0
申请日：2017-09-04
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
Abstract: 本发明涉及用于计算关于RBF模型的预给定的输入参量向量的输入参量其中确定的输入参量而言的梯度的模型计算单元，模型计算单元具有以硬件构造的固定接线的计算核，用于在经耦合的功能块中计算固定地预给定的计算算法，其中所述计算核构造用于，根据输入维度的输入参量向量的一个或多个输入参量、控制位置点的数目、针对每个控制位置点（Vj,k）和每个输入维度（k）所预给定的长度尺度（lj,k）以及RBF函数的针对每个控制位置点所预给定的参数来计算关于RBF模型的确定的输入参量方面的梯度。
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公开(公告)号：CN109643392A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201780054626.2
申请日：2017-09-04
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
Inventor： A.贡托罗
Abstract: 本发明涉及一种用于计算多层感知器模型的神经元层的方法，其利用以硬件构造的固定连线的计算核（11,13,14）来计算耦合的函数块中的固定预定的计算算法，其中借助于激活函数计算所述感知器模型的神经元层的神经元（20），其中所述激活函数对应于简化的S形函数和简化的tanh函数，其中所述激活函数通过指数函数的负定义域的零点镜像形成。
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公开(公告)号：CN109690579B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN201780054649.3
申请日：2017-09-04
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
Abstract: 本发明涉及用于计算多层式感知器模型的模型计算单元（22），其中模型计算单元（22）以硬件构造并且固定地接线，模型计算单元包括：‑计算核心（18），其构造用于根据输入参量向量（ut）的一个或多个输入参量来计算具有多个神经元（20）的多层式感知器模型的神经元层的一个或多个输出参量；‑存储器（12），其对于每个神经元层具有用于在相应的配置存储器区段（A）中存储配置参数的配置存储器区域（121）和用于在相应的数据存储器区段（D）中存储输入参量向量的输入参量和一个或多个输出参量（y[j]）的数据存储器区域（122）；‑DMA单元（17），其构造用于相继指示计算核心（18），分别基于相应的配置存储器区段（A）的配置参数计算神经元层并且计算输入参量向量（ut）的由此限定的输入参量并且将分别得出的输出参量（y[j]）存储到数据存储器区域（122）的通过相应的配置参数限定的数据存储器区段（D）中，其中彼此相继地考虑的配置存储器区段（A）的配置参数说明用于得出的输出参量的数据存储器区段（D），其相应于用于彼此相继的神经元层的计算的输入参量的数据存储器区段（D）。
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公开(公告)号：CN109643394B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN201780054669.0
申请日：2017-09-04
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
Abstract: 本发明涉及用于计算关于RBF模型的预给定的输入参量向量的输入参量其中确定的输入参量而言的梯度的模型计算单元，模型计算单元具有以硬件构造的固定接线的计算核，用于在经耦合的功能块中计算固定地预给定的计算算法，其中所述计算核构造用于，根据输入维度的输入参量向量的一个或多个输入参量、控制位置点的数目、针对每个控制位置点（Vj,k）和每个输入维度（k）所预给定的长度尺度（lj,k）以及RBF函数的针对每个控制位置点所预给定的参数来计算关于RBF模型的确定的输入参量方面的梯度。
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公开(公告)号：CN109661673B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN201780054634.7
申请日：2017-09-05
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
Abstract: 本发明涉及模型计算单元（22），其用于计算RBF模型，模型计算单元具有以硬件构造的固定接线的计算核（11、13、14），用于在经耦合的功能块中计算固定地预给定的计算算法，其中所述计算核（11、13、14）构造用于，针对RBF模型根据输入参量向量的一个或多个输入参量、控制位置点（V[j,k]）、长度尺度（L[j,k]）、针对每个控制位置点所预给定的权重参数（p3[j]）来计算输出参量，其中输出参量被构成作为针对每个控制位置点（V[j,k]）所计算的值的总和，其中所述值是由被分配给有关的所述控制位置点（V[j,k]）的权重参数（p3[j]）和值的指数函数的结果的乘积，其中所述值根据所述有关的控制位置点（V[j,k]）与所述输入参量向量的通过所述长度尺度（L[j,k]）来加权的平方间距得出，其中，长度尺度（L[j,k]）作为局部的长度尺度相对于所述控制位置点其中的每个单独地被提供。
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