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1. WO2022005797 - RESIDUAL NEURAL NETWORKS FOR ANOMALY DETECTION

Publication Number WO/2022/005797
Publication Date 06.01.2022
International Application No. PCT/US2021/038329
International Filing Date 22.06.2021
IPC
G06N 20/00 2019.1
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
20Machine learning
G06F 11/00 2006.1
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
11Error detection; Error correction; Monitoring
Applicants
  • VISA INTERNATIONAL SERVICE ASSOCIATION [US]/[US]
Inventors
  • ZHUANG, Zhongfang
  • YEH, Michael
  • ZHANG, Wei
  • EBRAHIMI, Javid
Agents
  • PREPELKA, Nathan J.
  • EHRET, Christian D.
  • MACE, Aaron, A.
  • PASSODELIS, William, C. Jr.
Priority Data
63/046,90401.07.2020US
Publication Language English (en)
Filing Language English (EN)
Designated States
Title
(EN) RESIDUAL NEURAL NETWORKS FOR ANOMALY DETECTION
(FR) RÉSEAUX NEURONAUX RÉSIDUELS POUR LA DÉTECTION D'ANOMALIES
Abstract
(EN) Systems, methods, and computer program products train a residual neural network including a first fully connected layer, a first recurrent neural network layer, and at least one skip connection for anomaly detection. The at least one skip connection directly connects at least one of (i) an output of the first fully connected layer to a first other layer downstream of the first recurrent neural network layer in the residual neural network and (ii) an output of the first recurrent neural network layer to a second other layer downstream of a second recurrent neural network layer in the residual neural network.
(FR) Des systèmes, des procédés et des produits-programmes d'ordinateur forment un réseau neuronal résiduel comprenant une première couche complètement connectée, une première couche de réseau neuronal récurrent et au moins une connexion de saut pour une détection d'anomalie. Ladite connexion de saut connecte directement au moins un élément parmi (i) une sortie de la première couche complètement connectée à une première autre couche en aval de la première couche de réseau neuronal récurrent dans le réseau neuronal résiduel et (ii) une sortie de la première couche de réseau neuronal récurrent à une seconde autre couche en aval d'une seconde couche de réseau neuronal récurrent dans le réseau neuronal résiduel.
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