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龙图腾网恭喜罗伯特·博世有限公司申请的专利鲁棒且可更好训练的人工神经网络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：CN114341887B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202080063529.1，技术领域涉及：G06N3/0499；该发明授权鲁棒且可更好训练的人工神经网络是由F·施密特;C·哈瑟-舒尔茨;T·萨克塞设计研发完成，并于2020-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本鲁棒且可更好训练的人工神经网络在说明书摘要公布了：人工神经网络KNN（1）具有处理层（21‑23），每个处理层都被构造为根据所述KNN（1）的可训练参数（20）将输入变量（21a‑23a）处理为输出变量（21b‑23b），其中在至少一个处理层（21‑23）中和或在至少两个处理层（21‑23）之间连接至少一个标准化器（3），其中所述标准化器（3）‑包括翻译元件（3a），所述翻译元件被构造为使用预给定的变换（3a'）将引入所述标准化器（3）的输入变量（31）翻译为一个或多个输入向量（32），其中每个输入变量（31）恰好进入一个输入向量（32）中；‑包括标准化元件（3b），所述标准化元件被构造为基于标准化函数（33）将所述一个或多个输入向量（32）标准化为一个或多个输出向量（34），其中所述标准化函数（33）具有至少两个不同的机制（33a，33b），并根据所述输入向量（32）在点处和或在区域中的范数（32a）在所述机制（33a，33b）之间切换，所述点和或所述区域的位置取决于预给定参数ρ；以及‑包括回译元件（3c），所述回译元件被构造为使用预给定变换（3a'）的逆（3a''）将所述输出向量（34）翻译为输出变量（35），所述输出变量与输送给所述标准化器（3）的输入变量（31）具有相同的维度。

本发明授权鲁棒且可更好训练的人工神经网络在权利要求书中公布了：1.一种人工神经网络KNN1，被构造为图像数据的分类器，所述KNN具有大量串联的处理层21-23，每个处理层都被构造为根据所述KNN1的可训练参数20将输入变量21a-23a处理为输出变量21b-23b，其中在至少一个处理层21-23中和或在至少两个处理层21-23之间连接至少一个标准化器3，其中所述标准化器3·包括翻译元件3a，所述翻译元件被构造为使用预给定变换3a'将引入所述标准化器3的输入变量31翻译为一个或多个输入向量32，其中每个输入变量31恰好进入一个输入向量32中；·包括标准化元件3b，所述标准化元件被构造为基于标准化函数33将所述一个或多个输入向量32标准化为一个或多个输出向量34，其中所述标准化函数33具有至少两个不同的机制33a，33b，并根据所述输入向量32在点处和或在区域中的范数32a在所述机制33a，33b之间切换，所述点和或所述区域的位置取决于预给定参数ρ；·包括回译元件3c，所述回译元件被构造为使用所述预给定变换3a'的逆3a”将所述输出向量34翻译为输出变量35，所述输出变量与输送给所述标准化器3的输入变量31具有相同的维度，其中至少一个标准化函数33被构造为使范数32a小于参数ρ的输入向量32保持不变，并且将范数32a大于参数ρ的输入向量32在保持方向的条件下标准化为统一的范数32a，其中参数ρ是连续参数。

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