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1. WO2018153128 - CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK AND PROCESSING METHOD, APPARATUS AND SYSTEM THEREFOR, AND MEDIUM

Publication Number WO/2018/153128
Publication Date 30.08.2018
International Application No. PCT/CN2017/111617
International Filing Date 17.11.2017
IPC
G06N 3/02 2006.1
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
CPC
G06N 3/0454
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
04Architectures, e.g. interconnection topology
0454using a combination of multiple neural nets
G06N 3/0481
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
04Architectures, e.g. interconnection topology
0481Non-linear activation functions, e.g. sigmoids, thresholds
G06N 3/08
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
08Learning methods
Applicants
  • 京东方科技集团股份有限公司 BOE TECHNOLOGY GROUP CO., LTD. [CN]/[CN]
Inventors
  • 那彦波 NAVARRETE MICHELINI, Pablo
  • 刘瀚文 LIU, Hanwen
Agents
  • 北京市柳沈律师事务所 LIU, SHEN & ASSOCIATES
Priority Data
201710094069.921.02.2017CN
Publication Language Chinese (zh)
Filing Language Chinese (ZH)
Designated States
Title
(EN) CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK AND PROCESSING METHOD, APPARATUS AND SYSTEM THEREFOR, AND MEDIUM
(FR) RÉSEAU NEURONAL CONVOLUTIF ET PROCÉDÉ DE TRAITEMENT, APPAREIL ET SYSTÈME ASSOCIÉS ET SUPPORT
(ZH) 卷积神经网络和用于其的处理方法、装置、系统、介质
Abstract
(EN) Provided are a convolutional neural network and a processing method, apparatus and system therefor, and a medium. The method comprises: using an activation recorder layer as an activation function layer in a convolutional neural network, wherein in response to inputting a probe image with contents to the convolutional neural network, the activation recorder layer performs the same activation operation as the activation function layer and records an activation result of the activation operation; modifying the convolutional neural network, with the modification step comprising replacing the activation recorder layer with a masking layer, wherein the masking layer uses the recorded activation result; and inputting, to the modified convolutional neural network, an analysis image as an input image to output an output image of the modified convolutional neural network, so as to analyze a positive influence or a negative influence between the input image and the output image, wherein the analysis image is a pixel-level binary image.
(FR) L'invention concerne un réseau neuronal convolutif et un procédé de traitement, un appareil et un système associés, ainsi qu'un support. Le procédé comprend : l'utilisation d'une couche d'enregistreur d'activation en tant que couche de fonction d'activation dans un réseau neuronal convolutif, dans laquelle, en réponse à l'entrée d'une image de sonde comprenant des contenus dans le réseau neuronal convolutif, la couche d'enregistrement d'activation réalise la même opération d'activation que la couche de fonction d'activation et enregistre un résultat d'activation de l'opération d'activation; la modification du réseau neuronal convolutif, grâce à l'étape de modification comprenant le remplacement de la couche d'enregistrement d'activation par une couche de masquage, la couche de masquage utilisant le résultat d'activation enregistré; et l'entrée, dans le réseau neuronal convolutif modifié, d'une image d'analyse en tant qu'image d'entrée afin d'émettre en sortie une image de sortie du réseau neuronal convolutif modifié, de manière à analyser une influence positive ou une influence négative entre l'image d'entrée et l'image de sortie, l'image d'analyse étant une image binaire de niveau de pixel.
(ZH) 提供一种卷积神经网络和用于其的处理方法、装置、系统、介质,该方法包括利用激活记录器层作为卷积神经网络中的激活函数层,其中响应于向所述卷积神经网络输入具有内容的探测图像,其中所述激活记录器层执行与所述激活函数层相同的激活操作并记录所述激活操作的激活结果;修改所述卷积神经网络,所述修改步骤包括利用掩盖层来替换所述激活记录器层,其中所述掩盖层使用记录的所述激活结果;向修改后的卷积神经网络输入分析图像作为输入图像以输出所述修改后的卷积神经网络的输出图像,以便分析所述输入图像与所述输出图像之间的正向影响或反向影响,其中,所述分析图像是像素级别的二值图像。
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