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龙图腾网恭喜罗伯特·博世有限公司申请的专利用于创建神经网络的方法、装置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：CN113646775B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202080029390.9，技术领域涉及：G06N3/0455；该发明授权用于创建神经网络的方法、装置和计算机程序是由F·胡特尔;Y·马拉奇;T·赛基亚;A·泽拉;T·布洛克斯设计研发完成，并于2020-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于创建神经网络的方法、装置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神经网络（40）的方法（20），该神经网络包括与解码器连接的编码器。使用优化方法DARTS，其中将另一单元类型添加到DARTS的已知的单元类型。本发明还涉及一种用于实施该方法（30）的计算机程序和装置以及一种在其上存储有该计算机程序的机器可读存储元件。

本发明授权用于创建神经网络的方法、装置和计算机程序在权利要求书中公布了：1.一种用于创建神经网络的方法，所述神经网络包括编码器，所述编码器与解码器连接，其中所创建的神经网络被用于技术系统，其中所述技术系统包括摄像机，所述摄像机与神经网络连接并且向所述神经网络提供摄像机图像作为输入参量，其中所述方法具有如下步骤：分别提供所述编码器和所述解码器的输入参量和输出参量的分辨率；提供不同的单元类型，其中每个单元类型都包括多个节点，所述多个节点按可预先给定的顺序开始于至少一个输入节点并且结束于输出节点地连接，其中每个节点都借助于有向边与它之前的所有节点连接，其中每条边都分配有多个可参数化的运算O并且所有运算分别分配有第一参量α，其中所述边被设立为：分别借助于被分配给先前节点的中间参量的运算中的每个运算来处理所述中间参量并且根据被分配给相应的运算的第一参量α来对所述中间参量进行加权相加并且将所述中间参量提供给下一个连接的节点作为所述节点的中间参量，其中第一单元类型被设立为使其输出参量的分辨率相对于其输入参量的分辨率降低，其中第二单元类型被设立为使其输出参量的分辨率相对于其输入参量的分辨率提高；将不同的单元类型的多个单元串在一起，使得编码器和解码器的所提供的分辨率被实现，其中所述单元的输入节点分别与紧挨着的上一单元的输出节点连接；提供训练数据，所述训练数据包括训练输入参量和分别被分配给所述训练输入参量的训练输出参量；使所述第一参量α和对可参数化的运算o的参数化w交替适配，其中所述适配进行为使得借助于所述训练输入参量沿着串在一起的单元的传播所确定的输出参量与训练输出参量之差被优化；根据经适配的第一参量α，分别选择所述边的运算之一；根据串在一起的单元和所选择的运算来创建所述神经网络，其中根据所述神经网络的所确定的输出参量来操控所述技术系统的执行器。

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