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1. (WO2018005433) DYNAMICALLY MANAGING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS
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Pub. No.: WO/2018/005433 International Application No.: PCT/US2017/039414
Publication Date: 04.01.2018 International Filing Date: 27.06.2017
IPC:
G06N 3/08 (2006.01) ,G06N 3/04 (2006.01)
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
N
COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3
Computer systems based on biological models
02
using neural network models
08
Learning methods
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
N
COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3
Computer systems based on biological models
02
using neural network models
04
Architecture, e.g. interconnection topology
Applicants:
YOUNG, Robin [US/CN]; CN
Inventors:
YOUNG, Robin; CN
Agent:
SCHEER, Bradley W.; US
ARORA, Suneel, USPTO Reg. No. 42,267; US
BEEKMAN, Marvin L., USPTO Reg. No. 38,377; US
BLACK, David W., USPTO Reg. No. 42,331; US
GOULD, James R., USPTO Reg. No. 72,086; US
PERDOK, Monique M., USPTO Reg. No. 42,989; US
WOO, Justin N., USPTO Reg. No. 62,686; US
Priority Data:
62/354,82527.06.2016US
62/369,12431.07.2016US
Title (EN) DYNAMICALLY MANAGING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS
(FR) GESTION DYNAMIQUE DE RÉSEAUX NEURONAUX ARTIFICIELS
Abstract:
(EN) In some embodiments, the disclosed subject matter involves using socket layers with a plurality of artificial neural networks in a machine learning system to create customizable inputs and outputs for a machine learning service. The machine learning service may include a plurality of convolutional neural networks and a plurality of pre-trained fully connected neural networks to find the best fits. In an embodiment, when the customized input or output data is not a good fit with the pre-trained artificial neural networks, a socket layer may automatically request additional convolutional layers or new training of a neural network to dynamically manage the machine learning system to accommodate the customized input or customized output. Other embodiments are described and claimed.
(FR) La présente invention concerne, dans certains modes de réalisation, l'utilisation de couches de point de connexion avec une pluralité de réseaux neuronaux artificiels dans un système d'apprentissage automatique permettant de créer des entrées et des sorties personnalisables destinées à un service d'apprentissage automatique. Le service d'apprentissage automatique peut comprendre une pluralité de réseaux neuronaux convolutifs et une pluralité de réseaux neuronaux entièrement connectés pré-formés permettant de trouver les meilleurs ajustements. Dans un mode de réalisation, lorsque les données d'entrée ou de sortie personnalisées ne s'ajustent pas bien avec les réseaux neuronaux artificiels pré-formés, une couche de point de connexion peut demander automatiquement des couches convolutives supplémentaires ou une nouvelle formation d'un réseau neuronal permettant de gérer de manière dynamique le système d'apprentissage automatique afin de s'adapter à l'entrée personnalisée ou à la sortie personnalisée. L'invention concerne également d'autres modes de réalisation.
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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, JO, 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
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Eurasian Patent Office (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
European Patent Office (EPO) (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)