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1. (WO2019046663) DECISION MAKING BASED ON PLASTICITY RULES OF A NEURAL NETWORK
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Pub. No.: WO/2019/046663 International Application No.: PCT/US2018/048984
Publication Date: 07.03.2019 International Filing Date: 30.08.2018
IPC:
G06N 3/04 (2006.01) ,G06N 3/063 (2006.01) ,G06N 3/08 (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
04
Architecture, e.g. interconnection topology
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
06
Physical realisation, i.e. hardware implementation of neural networks, neurons or parts of neurons
063
using electronic means
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
Applicants:
SKORHEIM, Steven [US/US]; US
THE REGENTS OF THE UNIVERSITY OF CALIFORNIA [US/US]; 1111 Franklin Street, 5th Floor Oakland, California 94607, US
Inventors:
SKORHEIM, Steven; US
BAZHENOV, Maksim; US
SANDA, Pavel; US
Agent:
YANNUZZI, Daniel N.; US
KIM, MIke. S.; US
Priority Data:
62/552,27930.08.2017US
Title (EN) DECISION MAKING BASED ON PLASTICITY RULES OF A NEURAL NETWORK
(FR) PRISE DE DÉCISION BASÉE SUR DES RÈGLES DE PLASTICITÉ D'UN RÉSEAU DE NEURONES ARTIFICIELS
Abstract:
(EN) Systems, devices, and methods are disclosed for decision making based on spike time dependent plasticity of a neural network. A method may include obtaining a multilayered model. The multilayered model may include an input layer including one or more input units. The multilayered model may include one or more hidden layers including one or more hidden units. Each input unit may have a first connection with at least one hidden unit. The multilayered model may include an output layer including one or more output units. The method may also include receiving an input at a first input unit. The method may include sending a first signal from the first input unit to at least one hidden unit via a first connection comprising a first strength. The method may also include making a decision based on the model receiving the input.
(FR) L'invention concerne des systèmes, des dispositifs et des procédés de prise de décision basée sur une plasticité en fonction du temps de pointe d'un réseau de neurones artificiels. La présente invention concerne un procédé pouvant consister à obtenir un modèle multicouche. Le modèle multicouche peut comprendre une couche d'entrée comportant une ou une pluralité d'unités d'entrée. Le modèle multicouche peut comprendre une ou une pluralité de couches cachées comportant une ou une pluralité d'unités cachées. L'unité d'entrée respective peut comprendre une première connexion dotée d'au moins une unité cachée. Le modèle multicouche peut comprendre une couche de sortie comportant une ou une pluralité d'unités de sortie. Le procédé peut également consister à recevoir une entrée au niveau d'une première unité d'entrée. Le procédé peut consister à envoyer un premier signal de la première unité d'entrée à au moins une unité cachée par l'intermédiaire d'une première connexion présentant une première force. Le procédé peut en outre consister à prendre une décision basée sur le modèle recevant l'entrée.
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Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)