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1. (WO2017132545) SYSTEMS AND METHODS FOR GENERATIVE LEARNING
Latest bibliographic data on file with the International Bureau

Pub. No.: WO/2017/132545 International Application No.: PCT/US2017/015401
Publication Date: 03.08.2017 International Filing Date: 27.01.2017
IPC:
G06N 99/00 (2010.01) ,G06N 7/00 (2006.01)
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
N
COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
99
Subject matter not provided for in other groups of this subclass
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
N
COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
7
Computer systems based on specific mathematical models
Applicants:
D-WAVE SYSTEMS INC. [CA/CA]; 3033 Beta Avenue Burnaby, British Columbia V5G 4M9, CA
Inventors:
MACREADY, William, G.; CA
CHUDAK, Fabian, Ariel,; CA
BIAN, Zhengbing; CA
Agent:
ABRAMONTE, Frank; US
KUMABE, Blake, K.; US
SOLTANI, Bobby, B.; US
SARGEANT, Brooke; US
QUIST, Brooke, W.; US
ROTH, Carol, J.; US
O'BRIEN, Daniel; US
CARLSON, David, V.; US
STARK, Duncan; US
TARLETON, E., Russell; US
SUN, Eileen, S.; US
HARWOOD, Eric, A.; US
OBEIDAT, Baha, A.; US
HAN, Hai; US
TALBERT, Hayley, J.; US
CARTER, James, J.; US
WHITE, James, A. D.; US
BARRETT, Jared, M.; US
PEPE, Jeffrey, C.; US
DANLEY, Jeffrey, E.; US
SAKOI, Jeffrey, M.; US
BAUNACH, Jeremiah, J.; US
KARLEN, John, R.; US
MORGAN, John, A.; US
WAKELEY, John, J.; US
COE, Justin, E.; US
HENCKEL, Karen, M.; US
HEFTER, Karl, A.; US
HERMANNS, Karl, R.; US
MORGAN, Kevan, L.; US
COSTANZA, Kevin, S.; US
LINFORD, Lorraine; US
COOPER, Michael, P.; US
RUSYN, Paul; US
LIN, Qing; US
HALLER, Rachel, A.; US
IANNUCCI, Robert; US
KOVELMAN, Robert, L.; US
WEBB, Samuel, E.; US
LEEK, Shoko, I.; US
ROSENMAN, Stephen, J.; US
ABEDI, Syed; US
SATAGAJ, Thomas, J.; US
BOLLER, Timothy, L.; US
LIGON, Toby, J.; US
FERRON, William, O., Jr.; US
Priority Data:
62/288,95929.01.2016US
Title (EN) SYSTEMS AND METHODS FOR GENERATIVE LEARNING
(FR) SYSTÈMES ET PROCÉDÉS PERMETTANT UN APPRENTISSAGE GÉNÉRATIF
Abstract:
(EN) Generative learning by computational systems can be achieved by: forming a generative learning model comprising a constraint satisfaction problem (CSP) defined over Boolean-valued variables; describing the CSP in first-order logic which is ground to propositional satisfiability; translating the CSP to clausal form; and performing inference with at least one satisfiability (SAT) solver. A generative learning model can be formed, for example by performing perceptual recognition of a string comprising a plurality of characters, determining whether the string is syntactically valid according to a grammar, and determining whether the string is denotationally valid. Various types of processors and/or circuitry can implement such.
(FR) L'invention concerne un apprentissage génératif par des systèmes de calcul qui peut être obtenu : en formant un modèle d'apprentissage génératif comprenant un problème de satisfaction de contrainte (CSP) défini sur des variables à valeur booléenne ; en décrivant le problème CSP dans une logique de premier ordre qui est fondée sur une satisfaisabilité propositionnelle ; en traduisant le problème CSP en une forme clausale ; et en réalisant une inférence avec au moins un résolveur de satisfaisabilité (SAT). Un modèle d'apprentissage génératif peut être formé, par exemple en réalisant une reconnaissance perceptuelle d'une chaîne comprenant une pluralité de caractères, en déterminant si la chaîne st syntaxiquement valide selon une grammaire, et en déterminant le fait de savoir si la chaîne est de manière dénotative valide. Divers types de processeurs et/ou ensemble de circuits peuvent mettre en œuvre ces derniers.
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Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)
Also published as:
CN108780525US20180365594