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1. (WO2019067281) ROBUST AUTO-ASSOCIATIVE MEMORY WITH RECURRENT NEURAL NETWORK
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Pub. No.: WO/2019/067281 International Application No.: PCT/US2018/051683
Publication Date: 04.04.2019 International Filing Date: 19.09.2018
IPC:
G06N 3/02 (2006.01) ,G06F 15/18 (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
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
F
ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
15
Digital computers in general; Data processing equipment in general
18
in which a programme is changed according to experience gained by the computer itself during a complete run; Learning machines
Applicants:
D5AI LLC [US/US]; 958 Versailles Circle Maitland, FL 32751, US
Inventors:
BAKER, James, K.; US
Agent:
KNEDEISEN, Mark, G.; US
ANDERSON, Jaimie, R.; US
BLYTH, Gareth, M.; US
CAPRIOTTI, Roberto; US
CONRAD, Sean, M.; US
Priority Data:
62/564,75428.09.2017US
Title (EN) ROBUST AUTO-ASSOCIATIVE MEMORY WITH RECURRENT NEURAL NETWORK
(FR) MÉMOIRE AUTO-ASSOCIATIVE ROBUSTE AVEC RÉSEAU DE NEURONES BOUCLÉ
Abstract:
(EN) Computer systems and computer-implemented methods recursively train a content- addressable auto-associative memory such that: (i) the content addressable auto-associative memory system is trained to produce an output pattern for each of the input examples; and (ii) a quantity of the learned parameters for the content-addressable auto-associative memory is equal to the number of input variables times a quantity that is independent of the number of input variables. The quantity of learned parameters for the content-addressable auto- associative memory system can be varied based on the number of input examples to be learned.
(FR) Des systèmes informatiques et des procédés implémentés par ordinateur entraînent de manière récursive une mémoire auto-associative adressable par le contenu de sorte que : (i) le système de mémoire auto-associative adressable par le contenu est entraîné pour produire un motif de sortie pour chacun des exemples d'entrée ; et (ii) une quantité des paramètres appris pour la mémoire auto-associative adressable par le contenu est égale au nombre de variables d'entrée multiplié par une quantité qui est indépendante du nombre de variables d'entrée. La quantité de paramètres appris pour le système de mémoire auto-associative adressable par le contenu peut être modifiée sur la base du nombre d'exemples d'entrée à apprendre.
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Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)