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申请/专利权人：TDK株式会社
申请日：2022-03-15
公开（公告）日：2024-10-08
公开（公告）号：CN118749106A
专利技术分类：..学习方法[2023.01]
专利摘要：该学习程序是在神经网络或动态系统中进行更新权重或状态变量的推定值的运算的学习程序，其进行如下运算：第一运算，其根据更新前的权重使用集合卡尔曼滤波法求出卡尔曼增益；第二运算，其在将使用了所述更新前的权重的推断结果与教师信号的误差和所述卡尔曼增益相乘所得的结果上加上更新前的权重，以第一位表示来求出更新后的权重；以及第三运算，其对由所述第一位表示表达的更新后的权重进行位量化，并变更为第二位表示，所述第二位表示的字长以及小数部的长度比所述第一位表示的字长以及小数部的长度短。
专利权项：1.一种学习程序，其在神经网络或动态系统中进行更新权重或状态变量的推定值的运算，其中，进行如下运算：第一运算，其根据更新前的权重使用集合卡尔曼滤波法求出卡尔曼增益；第二运算，其在将使用了所述更新前的权重的推断结果与教师信号的误差和所述卡尔曼增益相乘后的结果上加上更新前的权重，以第一位表示来推定更新后的权重；以及第三运算，其对由所述第一位表示表达的更新后的权重进行位量化，并变更为第二位表示，所述第二位表示的字长以及小数部的长度比所述第一位表示的字长以及小数部的长度短。
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