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1. WO2021043551 - METHOD FOR INCREASING CERTAINTY IN PARAMETERIZED MODEL PREDICTIONS

Publication Number WO/2021/043551
Publication Date 11.03.2021
International Application No. PCT/EP2020/072593
International Filing Date 12.08.2020
IPC
G06N 3/04 2006.01
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
04Architecture, e.g. interconnection topology
G06N 3/08 2006.01
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
08Learning methods
G06N 7/00 2006.01
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
7Computer systems based on specific mathematical models
CPC
G06N 3/04
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
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
G06N 7/00
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
7Computer systems based on specific mathematical models
Applicants
  • ASML NETHERLANDS B.V. [NL]/[NL]
Inventors
  • PISARENCO, Maxim
  • MIDDLEBROOKS, Scott, Anderson
  • VERSCHUREN, Coen, Adrianus
Agents
  • PETERS, John
Priority Data
19195954.306.09.2019EP
19210026.119.11.2019EP
20188310.529.07.2020EP
Publication Language English (EN)
Filing Language English (EN)
Designated States
Title
(EN) METHOD FOR INCREASING CERTAINTY IN PARAMETERIZED MODEL PREDICTIONS
(FR) PROCÉDÉ POUR AUGMENTER LA CERTITUDE DANS DES PRÉDICTIONS DE MODÈLE PARAMÉTRÉ
Abstract
(EN)
A method for increasing certainty in parameterized model predictions is described. The method comprises clustering dimensional data in a latent space associated with a parameterized model into clusters. Different clusters correspond to different portions of a given input. The method comprises predicting, with the parameterized model, an output based on the dimensional data in the latent space. The method comprises transforming, with the parameterized model, the dimensional data in the latent space into a recovered version of the given input that corresponds to one or more of the clusters. In some embodiments, the method comprises determining which clusters correspond to predicted outputs with higher variance, and making the parameterized model more descriptive by adding to the dimensionality of the latent space, and/or training the parameterized model with more diverse training data associated with one or more of the determined clusters or parts of clusters associated with the higher variance.
(FR)
L'invention concerne un procédé pour augmenter la certitude dans des prédictions de modèle paramétré. Le procédé consiste à regrouper des données dimensionnelles dans un espace latent associé à un modèle paramétré en grappes. Différentes grappes correspondent à différentes parties d'une entrée donnée. Le procédé consiste à prédire, avec le modèle paramétré, une sortie sur la base des données dimensionnelles dans l'espace latent. Le procédé consiste à transformer, avec le modèle paramétré, les données dimensionnelles dans l'espace latent en une version récupérée de l'entrée donnée qui correspond à une ou à plusieurs des grappes. Dans certains modes de réalisation, le procédé consiste à déterminer quelles grappes correspondent à des sorties prédites avec une variance plus élevée, et à rendre le modèle paramétré plus descriptif en ajoutant à la dimensionnalité de l'espace latent, et/ou en apprenant le modèle paramétré avec des données d'apprentissage plus diverses associées à une ou à plusieurs des grappes ou parties d'agrégats déterminées associées à la variance supérieure.
Also published as
Latest bibliographic data on file with the International Bureau