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1. (WO2018102016) TRAINING AND/OR USING NEURAL NETWORK MODELS TO GENERATE INTERMEDIARY OUTPUT OF A SPECTRAL IMAGE
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Pub. No.: WO/2018/102016 International Application No.: PCT/US2017/054183
Publication Date: 07.06.2018 International Filing Date: 28.09.2017
Chapter 2 Demand Filed: 13.03.2018
IPC:
G06N 3/04 (2006.01)
Applicants: GOOGLE INC.[US/US]; 1600 Amphitheatre Parkway Mountain View, California 94043, US
Inventors: GORBAN, Alexander; US
Agent: HIGDON, Scott; US
MIDDLETON REUTLINGER; 401 S. Fourth Street, Suite 2600 Louisville, Kentucky 40202, US
SALAZAR, John; US
SHUMAKER, Brantley; US
STINEBRUNER, Scott; US
DERRY, Paul; GB
Priority Data:
15/363,14929.11.2016US
Title (EN) TRAINING AND/OR USING NEURAL NETWORK MODELS TO GENERATE INTERMEDIARY OUTPUT OF A SPECTRAL IMAGE
(FR) SORTIE INTERMÉDIAIRE D'UNE IMAGE SPECTRALE GÉNÉRÉE PAR LA FORMATION ET/OU L'UTILISATION DE MODÈLES DE RÉSEAU NEURONAL
Abstract: front page image
(EN) Systems, methods, and computer readable media related to training and/or using a neural network model. The trained neural network model can be utilized to generate (e.g., over a hidden layer) a spectral image based on a regular image, and to generate output indicative of one or more features present in the generated spectral image (and present in the regular image since the spectral image is generated based on the regular image). As one example, a regular image may be applied as input to the trained neural network model, a spectral image generated over multiple layers of the trained neural network model based on the regular image, and output generated over a plurality of additional layers based on the spectral image. The generated output may be indicative of various features, depending on the training of the additional layers of the trained neural network model.
(FR) L'invention concerne des systèmes, des procédés et des supports lisibles par ordinateur associés à la formation et/ou à l'utilisation d'un modèle de réseau neuronal. Le modèle de réseau neuronal formé peut être utilisé pour générer (par exemple, sur une couche cachée) une image spectrale sur la base d'une image régulière, et pour générer une sortie indiquant une ou plusieurs caractéristiques présentes dans l'image spectrale générée (et présentes dans l'image régulière étant donné que l'image spectrale est générée sur la base de l'image régulière). A titre d'exemple, une image régulière peut être appliquée en tant qu'entrée au modèle de réseau neuronal formé, une image spectrale générée sur de multiples couches du modèle de réseau neuronal formé sur la base de l'image régulière, et une sortie générée sur une pluralité de couches supplémentaires sur la base de l'image spectrale. La sortie générée peut être indicative de diverses caractéristiques, en fonction de la formation des couches supplémentaires du modèle de réseau neuronal formé.
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)