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1. (WO2018081351) STRUCTURED ORTHOGONAL RANDOM FEATURES FOR KERNEL-BASED MACHINE LEARNING
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Pub. No.: WO/2018/081351 International Application No.: PCT/US2017/058415
Publication Date: 03.05.2018 International Filing Date: 26.10.2017
IPC:
G06F 17/16 (2006.01) ,G06K 9/00 (2006.01)
Applicants: GOOGLE LLC[US/US]; 1600 Amphitheatre Parkway Mountain View, California 94043, US
Inventors: HOLTMANN-RICE, Daniel; US
KUMAR, Sanjiv; US
YU, Xinnan; US
CHOROMANSKI, Krzysztof Marcin; US
SURESH, Ananda Theertha; US
Agent: GORDON, Ronald L.; US
BELLERMANN, Mark R.W.; US
BENNETT, Daniel M.; US
BRAKE, R. Edward; US
FORD, Timothy D.; US
HUGHES, William G.; US
KEY, Joseph F.; US
Priority Data:
15/793,45525.10.2017US
62/413,01126.10.2016US
Title (EN) STRUCTURED ORTHOGONAL RANDOM FEATURES FOR KERNEL-BASED MACHINE LEARNING
(FR) CARACTÉRISTIQUES ALÉATOIRES ORTHOGONALES STRUCTURÉES POUR APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE BASÉ SUR UN NOYAU
Abstract: front page image
(EN) Techniques of generating input for a kernel-based machine learning system that uses a kernel to perform classification operations on data involve generating unbiased estimators for gaussian kernels according to a new framework called Structured Orthogonal Random Features (SORF). The unbiased estimator Ksorf to the kernel involves a linear transformation matrix Wsorf computed using products of a set of pairs of matrices, each pair including an orthogonal matrix and respective diagonal matrix whose elements are real numbers following a specified probability distribution. Typically, the orthogonal matrix is a Walsh-Hadamard matrix, the specified probability distribution is a Rademacher distribution, and there are at least two, usually three, pairs of matrices multiplied together to form the linear transformation matrix Wsorf.
(FR) La présente invention concerne des techniques de génération d'entrée pour un système d'apprentissage automatique basé sur un noyau qui utilise un noyau pour effectuer des opérations de classification sur des données, les techniques consistant à générer des estimateurs non biaisés pour des noyaux gaussiens selon une nouvelle structure appelée caractéristiques aléatoires orthogonales structurées (SORF). L'estimateur non biaisé Ksorf au noyau comprend une matrice de transformation linéaire Wsorf calculée à l'aide de produits d'un ensemble de paires de matrices, chaque paire comprenant une matrice orthogonale et une matrice diagonale respective dont les éléments sont des nombres réels suivant une distribution de probabilité spécifiée. Habituellement, la matrice orthogonale est une matrice de Walsh-Hadamard, la distribution de probabilité spécifiée est une distribution de Rademacher, et il existe au moins deux, habituellement trois, paires de matrices multipliées entre elles pour former la matrice de transformation linéaire Wsorf.
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
African Regional Intellectual Property Organization (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
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)