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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人工神经网络的方法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：CN115427974B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202180032729.5，技术领域涉及：G06N3/0495；该发明授权用于训练人工神经网络的方法是由C·哈斯贝格;T·纳斯尔;P·萨兰里提柴设计研发完成，并于2021-05-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于训练人工神经网络的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种用于在使用训练数据的情况下训练人工神经网络的方法，这些训练数据包括基础设施的第一图像的第一图像数据和第二图像的第二图像数据，其中第一图像包括第一特征而且其中第二图像包括与该第一图像相对应的第二特征，其中这些训练数据包括在该第一特征与该第二特征之间的目标相对平移和目标相对旋转，其中该训练包括：借助于人工神经网络，从第一图像中提取第一特征并且从第二图像中提取第二特征，其中通过具有第一数据量的第一特征数据来表示所提取的第一特征，其中通过具有第二数据量的第二特征数据来表示所提取的第二特征，借助于人工神经网络，确定在所提取的第一特征与所提取的第二特征之间的相对平移和相对旋转，其中该人工神经网络一直被训练，直至与特征的姿态有关并且与该第一数据量和或该第二数据量有关的损失函数具有最小值或者小于或小于等于预先给定的损失函数阈值为止。本发明涉及一种人工神经网络、一种用于从机动车辆的周围环境的图像中提取特征的方法、一种设备、一种计算机程序和一种机器可读存储介质。

本发明授权用于训练人工神经网络的方法在权利要求书中公布了：1.一种用于训练人工神经网络201、505、607的方法，所述方法包括如下步骤： 接收101训练数据信号，所述训练数据信号包括用于训练所述人工神经网络201、505、607的训练数据，其中所述训练数据包括基础设施的第一图像的第一图像数据和所述基础设施的第二图像的第二图像数据，其中所述第一图像包括第一特征而且其中所述第二图像包括与所述第一图像相对应的第二特征，其中所述训练数据包括在所述第一特征与所述第二特征之间的目标相对平移和目标相对旋转； 基于所述训练数据来训练103所述人工神经网络201、505、607，其中所述训练包括如下步骤： 借助于所述人工神经网络201、505、607，从所述第一图像中提取105所述第一特征并且从所述第二图像中提取所述第二特征，其中通过具有第一数据量的第一特征数据来表示所提取的第一特征，而且其中通过具有第二数据量的第二特征数据来表示所提取的第二特征， 借助于所述人工神经网络201、505、607，确定107在所提取的第一特征与所提取的第二特征之间的相对平移和相对旋转， 其中所述人工神经网络201、505、607一直被训练，直至与特征的姿态有关并且与所述第一数据量和或所述第二数据量有关的损失函数具有最小值或者小于或小于等于预先给定的损失函数阈值为止。

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