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1. (WO2002091211) NOYAUX ET PROCEDES DE SELECTION DE NOYAUX A UTILISER DANS DES MACHINES A ENSEIGNER
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international   

N° de publication :    WO/2002/091211    N° de la demande internationale :    PCT/US2002/014311
Date de publication : 14.11.2002 Date de dépôt international : 07.05.2002
CIB :
G06F 15/18 (2006.01), G06K 9/62 (2006.01), G06F 19/24 (2011.01)
Déposants : BIOWULF TECHNOLOGIES, LLC [US/US]; Suite E4 7505 Waters Avenue Savannah, GA 31406 (US) (Tous Sauf US).
BARTLETT, Peter [AU/US]; (US) (US Seulement).
ELLISSEEFF, Andre [FR/US]; (US) (US Seulement).
SCHÖLKOPF, Bernard [DE/DE]; (DE) (US Seulement).
CHAPELLE, Olivier [FR/FR]; (FR) (Tous Sauf US)
Inventeurs : BARTLETT, Peter; (US).
ELLISSEEFF, Andre; (US).
SCHÖLKOPF, Bernard; (DE)
Mandataire : PRATT, John, S.; 1100 Peachtree Street Suite 2800 Atlanta, GA 30309 (US)
Données relatives à la priorité :
60/289,163 07.05.2001 US
60/329,874 17.10.2001 US
Titre (EN) KERNELS AND METHODS FOR SELECTING KERNELS FOR USE IN LEARNING MACHINES
(FR) NOYAUX ET PROCEDES DE SELECTION DE NOYAUX A UTILISER DANS DES MACHINES A ENSEIGNER
Abrégé : front page image
(EN)Kernels (206) for use in learning machines, such as support vector machines, and methods are provided for selection and construction of such kernels are controlled by the nature of the data to be analyzed (203). In particular, data which may possess characteristics such as structure, for example DNA sequences, documents; graphs, signals, such as ECG signals and microarray expression profiles; spectra; images; spatio-temporal data; and relational data, and which may possess invariances or noise components that can interfere with the ability to accurately extract the desired information. Where structured datasets are analyzed, locational kernels are defined to provide measures of similarity among data points (210). The locational kernels are then combined to generate the decision function, or kernel. Where invariance transformations or noise is present, tangent vectors are defined to identify relationships between the invariance or noise and the data points (222). A covariance matrix is formed using the tangent vectors, then used in generation of the kernel.
(FR)Les noyaux (206) à utiliser dans des machines à enseigner, telles que des machines à support vecteurs, et les procédés de sélection et de construction desdits noyaux sont régis par la nature des données à analyser (203). En particulier, les données peuvent posséder des caractéristiques, telles que des signaux ECG et des profils d'expression de microréseau, des spectres, des données spatio-temporelles et des données relationnelles, et celles pouvant présenter des invariances ou des composantes de bruit. Lorsque des ensembles de données structurés sont analysés, des noyaux de référence spatiale sont définis, de manière que des mesures de similarité soient assurées entre les points de données (210). Les données de référence spatiale sont ensuite combinées pour que la fonction de décision ou le noyau soit généré. Lorsque des transformations d'invariances ou du bruit sont présents, des vecteurs tangentiels sont définis pour permettre l'identification des relations entre l'invariance ou le bruit et les points de données (222). Une matrice de covariance est formée au moyen des vecteurs tangentiels puis est utilisée lors de la génération du noyau.
États désignés : AE, AG, AL, AM, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BR, BY, BZ, CA, CH, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DZ, EC, EE, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, HR, HU, ID, IL, IN, IS, JP, KE, KG, KP, KR, KZ, LC, LK, LR, LS, LT, LU, LV, MA, MD, MG, MK, MN, MW, MX, MZ, NO, NZ, OM, PH, PL, PT, RO, RU, SD, SE, SG, SI, SK, SL, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VN, YU, ZA, ZM, ZW.
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (GH, GM, KE, LS, MW, MZ, SD, SL, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, MD, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB) (AT, BE, CH, CY, DE, DK, ES, FI, FR, GB, GR, IE, IT, LU, MC, NL, PT, SE, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)