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1. (WO2017176384) LOW PRECISION NEURAL NETWORKS USING SUBBAND DECOMPOSITION
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Pub. No.:    WO/2017/176384    International Application No.:    PCT/US2017/019417
Publication Date: 12.10.2017 International Filing Date: 24.02.2017
IPC:
G06N 3/02 (2006.01)
Applicants: SRI INTERNATIONAL [US/US]; 333 Ravenswood Avenue Menlo Park, CA 64025 (US)
Inventors: CHAI, Sek, Meng; (US).
ZHANG, David; (US).
AMER, Mohamed, R.; (US).
SHIELDS, Timothy, J.; (US).
RAGHAVAN, Aswin, Nadamuni; (US)
Agent: FOX, Erin, J.; (US)
Priority Data:
62/299,029 24.02.2016 US
Title (EN) LOW PRECISION NEURAL NETWORKS USING SUBBAND DECOMPOSITION
(FR) RÉSEAUX NEURONAUX DE FAIBLE PRÉCISION UTILISANT LA DÉCOMPOSITION EN SOUS-BANDES
Abstract: front page image
(EN)Artificial neural network systems involve the receipt by a computing device of input data that defines a pattern to be recognized (such as faces, handwriting, and voices). The computing device may then decompose the input data into a first subband and a second subband, wherein the first and second subbands include different characterizing features of the pattern in the input data. The first and second subbands may then be fed into first and second neural networks being trained to recognize the pattern. Reductions in power expenditure, memory usage, and time taken, for example, allow resource-limited computing devices to perform functions they otherwise could not.
(FR)Les systèmes de réseaux de neurones artificiels impliquent la réception par un dispositif informatique de données d'entrée qui définissent un motif à reconnaître (tel que des visages, une écriture manuscrite et des voix). Le dispositif informatique peut ensuite décomposer les données d'entrée en une première sous-bande et une seconde sous-bande, les première et seconde sous-bandes comprenant des caractéristiques de caractérisation différentes du motif dans les données d'entrée. Les première et seconde sous-bandes peuvent ensuite être introduites dans des premier et second réseaux neuronaux entraînés pour reconnaître le motif. Des réductions de la consommation d'énergie, de l'utilisation de la mémoire et du temps nécessaire, par exemple, permettent à des dispositifs informatiques à ressources limitées de réaliser des fonctions qu'il leur serait autrement impossible de réaliser.
Designated States: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
African Regional Intellectual Property Organization (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Eurasian Patent Organization (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
European Patent Office (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)