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1. WO2022089742 - DEVICES AND METHODS FOR PROVIDING COMPUTATIONALLY EFFICIENT NEURAL NETWORKS

Publication Number WO/2022/089742
Publication Date 05.05.2022
International Application No. PCT/EP2020/080336
International Filing Date 29.10.2020
IPC
G06N 3/08 2006.1
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 20/00 2019.1
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
20Machine learning
G06K 9/62 2006.1
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
KRECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
62Methods or arrangements for recognition using electronic means
CPC
G06K 9/62
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
KRECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
62Methods or arrangements for recognition using electronic means
G06N 3/0454
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
0454using a combination of multiple neural nets
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
Applicants
  • HUAWEI TECHNOLOGIES CO., LTD. [CN]/[CN]
  • HALEAVA, Emir [IL]/[DE] (US)
Inventors
  • HALEAVA, Emir
  • KESELMAN, Ariel
  • MIZRACHI, Dror
Agents
  • KREUZ, Georg
Priority Data
Publication Language English (en)
Filing Language English (EN)
Designated States
Title
(EN) DEVICES AND METHODS FOR PROVIDING COMPUTATIONALLY EFFICIENT NEURAL NETWORKS
(FR) DISPOSITIFS ET PROCÉDÉS PERMETTANT DE FOURNIR DES RÉSEAUX NEURONAUX INFORMATIQUEMENT EFFICACES
Abstract
(EN) A data processing apparatus (100) comprising a processing circuitry (101) configured to operate a neural network for classifying data files is disclosed. The processing circuitry (101) is further configured to obtain an initial set of data files, wherein each data file of the initial set is indicative of a respective class and is represented by a respective first feature vector. Moreover, the processing circuitry (101) is configured to obtain an additional data set of data files for obtaining a training data set, wherein each data file of the additional data set is represented by a respective second feature vector and wherein the training data set is obtained by classifying one or more data files of the additional data set based on a similarity measure between the respective second feature vector and the respective first feature vector. The processing circuitry (101) is further configured to train the neural network based on the training data set.
(FR) L'invention concerne un appareil de traitement de données (100) comprenant un ensemble de circuits de traitement (101) configuré pour faire fonctionner un réseau neuronal pour classifier des fichiers de données. L'ensemble de circuits de traitement (101) est en outre configuré pour obtenir un ensemble initial de fichiers de données, chaque fichier de données de l'ensemble initial indiquant une classe respective et étant représenté par un premier vecteur de caractéristique respectif. En outre, l'ensemble de circuits de traitement (101) est configuré pour obtenir un ensemble de données supplémentaires de fichiers de données pour obtenir un ensemble de données d'apprentissage, chaque fichier de données de l'ensemble de données supplémentaire étant représenté par un second vecteur de caractéristique respectif et l'ensemble de données d'apprentissage étant obtenu par classification d'un ou de plusieurs fichiers de données de l'ensemble de données supplémentaires sur la base d'une mesure de similarité entre le second vecteur de caractéristique respectif et le premier vecteur de caractéristique respectif. L'ensemble de circuits de traitement (101) est en outre configuré pour former le réseau neuronal sur la base de l'ensemble de données d'apprentissage.
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