Processing

Please wait...

Settings

Settings

Goto Application

1. WO2020095321 - DYNAMIC STRUCTURE NEURAL MACHINE FOR SOLVING PREDICTION PROBLEMS WITH USES IN MACHINE LEARNING

Publication Number WO/2020/095321
Publication Date 14.05.2020
International Application No. PCT/IN2019/050820
International Filing Date 05.11.2019
IPC
G06N 3/02 2006.01
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
G06N 20/00 2019.01
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
20Machine learning
G06N 99/00 2019.01
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
99Subject matter not provided for in other groups of this subclass
Applicants
  • THAKUR, Vishwajeet Singh [IN]/[IN]
Inventors
  • THAKUR, Vishwajeet Singh
Agents
  • SWAMY, Ravi
Priority Data
20184104194006.11.2018IN
Publication Language English (EN)
Filing Language English (EN)
Designated States
Title
(EN) DYNAMIC STRUCTURE NEURAL MACHINE FOR SOLVING PREDICTION PROBLEMS WITH USES IN MACHINE LEARNING
(FR) MACHINE NEURONALE À STRUCTURE DYNAMIQUE POUR RÉSOUDRE DES PROBLÈMES DE PRÉDICTION AVEC DES UTILISATIONS DANS L'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE
Abstract
(EN)
This invention discloses a new and novel methodology which can be used to solve multiclass classification problems in an automated way. It describes a novel neural network architecture "Dynamic Structure Neural Network (DSNN)", a novel automated learning method "Dynamic Structure Neural Learning (DSNL)" for training DSNN models and a product "Dynamic Structure Neural Machine (DSNM)" which is a computer-implementation of DSNN and DSNL for solving multiclass classification problems, such as, Medical Diagnosis, Face Recognition, Sentiment Analysis, Speech Recognition e.t.c. The system and method given in this invention analyzes any (structured, semi-structured or unstructured) type and form of data that can be vectorized. The novelty of this method is the architecture of the DSNN model and automated learning method DSNL that simultaneously determines the number of hidden layers, number of processing units (or neurons) in each hidden layer hidden layer and their parameters (weight and biases).
(FR)
La présente invention concerne une méthodologie innovante et nouvelle qui peut être utilisée pour résoudre des problèmes de classification multiclasses d'une manière automatisée. Elle concerne une nouvelle architecture de réseau neuronal "Réseau Neural à Structure Dynamique" (DSNN) ", un nouveau procédé d'apprentissage automatique "Apprentissage Neuronal à Structure Dynamique (DSNL)" pour l'apprentissage de modèles DSNN et un produit "Machine Neuronale à Structure Dynamique (DSNM)"qui est une mise en oeuvre par ordinateur de DSNN et DSNL pour résoudre des problèmes de classification multiclasses, tels que le diagnostic médical, la reconnaissance faciale, l'analyse de sentiments, la reconnaissance vocale, etc. Le système et le procédé selon la présente invention analysent tout type (structuré, semi-structuré ou non structuré) et toute forme de données qui peuvent être vectorisées. La nouveauté de ce procédé est l'architecture du modèle DSNN et du procédé d'apprentissage automatique DSNL qui détermine simultanément le nombre de couches cachées, le nombre d'unités de traitement (ou neurones) dans chaque couche cachée et leurs paramètres (poids et biais).
Latest bibliographic data on file with the International Bureau