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1. WO2022164696 - COMPUTING TECHNOLOGIES FOR PRESERVING SIGNALS FOR ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS WHEN DOWNSAMPLING

Publication Number WO/2022/164696
Publication Date 04.08.2022
International Application No. PCT/US2022/012971
International Filing Date 19.01.2022
IPC
G06N 3/04 2006.1
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 2006.1
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
08Learning methods
CPC
G06N 3/044
G06N 3/045
G06N 3/048
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
  • MERLN, LLC [US]/[US]
Inventors
  • VIERCK, Ben
  • SLATER, Jeremy
  • HOFER, Justin
Agents
  • TSIBULEVSKIY, Roman
Priority Data
63/142,21827.01.2021US
Publication Language English (en)
Filing Language English (EN)
Designated States
Title
(EN) COMPUTING TECHNOLOGIES FOR PRESERVING SIGNALS FOR ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS WHEN DOWNSAMPLING
(FR) TECHNOLOGIES DE CALCUL POUR PRÉSERVER DES SIGNAUX POUR DES RÉSEAUX NEURONAUX ARTIFICIELS LORS D'UN SOUS-ÉCHANTILLONNAGE
Abstract
(EN) This disclosure enables various computing technologies for preserving signals for artificial neural networks when downsampling. These data science techniques can address various technological concerns and can be helpful for dealing with time series or non-fixed-length time spans or other forms of discretized, parsed, or tokenized data. Some of the data science techniques can enable a process that is technologically beneficial to a user dealing with temporal data sequences that contain multiple event types with differing frequencies. Some of the data science techniques can enable a speed improvement in terms of training an ANN or an accuracy improvement in terms of training an ANN. Some of the data science techniques can enable a technique that implements a series of pooling operations, including learnable pools, to preserve event presence after downsampling.
(FR) Cette divulgation concerne diverses technologies informatiques permettant de conserver des signaux pour des réseaux neuronaux artificiels lors d'un sous-échantillonnage. Ces techniques de sciences de données peuvent répondre à diverses préoccupations technologiques et peuvent être utiles pour traiter de séries chronologiques ou d'intervalles temporels de longueur non fixe ou d'autres formes de données rendues séparées, analysées ou tokénisées. Certaines des techniques de sciences des données peuvent permettre un processus qui est technologiquement bénéfique pour un utilisateur traitant des séquences de données temporelles qui contiennent de multiples types d'événements ayant des fréquences différentes. Certaines des techniques de sciences des données peuvent permettre une amélioration de la vitesse en termes de formation d'un ANN ou une amélioration de la précision en termes de formation d'un ANN. Certaines des techniques de sciences des données peuvent permettre une technique qui met en œuvre une série d'opérations de regroupement, comprenant des groupes d'apprentissage, pour préserver la présence d'un événement après un sous-échantillonnage.
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