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1. WO2001007991 - CORTRONIC NEURAL NETWORKS WITH DISTRIBUTED PROCESSING

Publication Number WO/2001/007991
Publication Date 01.02.2001
International Application No. PCT/US2000/019341
International Filing Date 13.07.2000
Chapter 2 Demand Filed 12.02.2001
IPC
G06N 3/08 2006.1
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
08Learning methods
CPC
G06N 3/08
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
08Learning methods
Applicants
  • HNC SOFTWARE, INC. [US]/[US]
Inventors
  • MEANS, Robert, W.
  • CALMBACH, Richard
Agents
  • SACHS, Robert, R.
Priority Data
09/361,77626.07.1999US
Publication Language English (en)
Filing Language English (EN)
Designated States
Title
(EN) CORTRONIC NEURAL NETWORKS WITH DISTRIBUTED PROCESSING
(FR) RESEAUX NEURALS CORTRONIQUES A TRAITEMENT REPARTI
Abstract
(EN) A cortronic neural network defines connections between neurons in a number of regions (0, 1, ..., N-1) using target lists, which identify the output connections of each neuron and the connection strength. Neurons are preferably sparsely interconnected between regions (0, 1, ..., N-1). Training of connection weights employs a three stage process, which involves computation of the contribution to the input intensity of each neuron by every currently active neuron, a competition process that determines the next set of active neurons based on their current input intensity, and a weight adjustment process that updates and normalizes the connection weights based on which neurons won the competition process, and their connectivity with other winning neurons.
(FR) L'invention concerne un réseau neural cortronique définissant des connexions entre des neurones dans un certain nombre de zones (0, 1, ..., N-1) utilisant des listes cibles, lesquelles identifient les connexions de sortie de chaque neurone ainsi que la force de connexion. Les neurones sont, de préférence, interconnectés de manière éparse entre les zones (0, 1, ..., N-1). Des essais de poids de connexion utilisent un procédé se déroulant en trois étapes : une partie imputable à l'intensité d'entrée de chaque neurone pour chaque neurone actuellement actif, un procédé de compétition déterminant la série suivante de neurones actifs fonction de leur intensité d'entrée courante, et un procédé d'ajustement du poids qui met à jour et normalise les poids de connexions basés sur les neurones ayant gagnés le procédé de compétition, et leur connectivité avec d'autres neurones gagnants.
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