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1. (WO2016150472) AFFECTATION DE SCORES DE PERTINENCE POUR RÉSEAU NEURONAL ARTIFICIEL
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international   

N° de publication : WO/2016/150472 N° de la demande internationale : PCT/EP2015/056008
Date de publication : 29.09.2016 Date de dépôt international : 20.03.2015
CIB :
G06K 9/00 (2006.01) ,G06T 1/20 (2006.01) ,G06N 3/04 (2006.01) ,G06N 3/08 (2006.01)
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
K
RECONNAISSANCE DES DONNÉES; PRÉSENTATION DES DONNÉES; SUPPORTS D'ENREGISTREMENT; MANIPULATION DES SUPPORTS D'ENREGISTREMENT
9
Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
T
TRAITEMENT OU GÉNÉRATION DE DONNÉES D'IMAGE, EN GÉNÉRAL
1
Traitement de données d'image, d'application générale
20
Architectures de processeurs; Configuration de processeurs p.ex. configuration en pipeline
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
N
SYSTÈMES DE CALCULATEURS BASÉS SUR DES MODÈLES DE CALCUL SPÉCIFIQUES
3
Systèmes de calculateurs basés sur des modèles biologiques
02
utilisant des modèles de réseaux neuronaux
04
Architecture, p.ex. topologie d'interconnexion
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
N
SYSTÈMES DE CALCULATEURS BASÉS SUR DES MODÈLES DE CALCUL SPÉCIFIQUES
3
Systèmes de calculateurs basés sur des modèles biologiques
02
utilisant des modèles de réseaux neuronaux
08
Méthodes d'apprentissage
Déposants :
FRAUNHOFER-GESELLSCHAFT ZUR FÖRDERUNG DER ANGEWANDTEN FORSCHUNG E.V. [DE/DE]; Hansastrasse 27c 80686 München, DE
TECHNISCHE UNIVERSITÄT BERLIN [DE/DE]; Strasse des 17. Juni 135 10623 Berlin, DE
Inventeurs :
BACH, Sebastian; DE
SAMEK, Wojciech; DE
MÜLLER, Klaus-Robert; DE
BINDER, Alexander; DE
MONTAVON, Grégoire; DE
Mandataire :
SCHENK, Markus; DE
Données relatives à la priorité :
Titre (EN) RELEVANCE SCORE ASSIGNMENT FOR ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
(FR) AFFECTATION DE SCORES DE PERTINENCE POUR RÉSEAU NEURONAL ARTIFICIEL
Abrégé :
(EN) The task of relevance score assignment to a set of items onto which an artificial neural network is applied is obtained by redistributing an initial relevance score derived from the network output, onto the set of items by reversely propagating the initial relevance score through the artificial neural network so as to obtain a relevance score for each item. In particular, this reverse propagation is applicable to a broader set of artificial neural networks and/or at lower computational efforts by performing same in a manner so that for each neuron, preliminarily redistributed relevance scores of a set of downstream neighbor neurons of the respective neuron are distributed on a set of upstream neighbor neurons of the respective neuron according to a distribution function.
(FR) La tâche d'affectation de scores de pertinence à un ensemble d'éléments sur lesquels est appliqué un réseau neuronal artificiel est obtenue en redistribuant un score initial de pertinence tiré de la sortie du réseau, sur l'ensemble d'éléments en propageant en sens inverse le score initial de pertinence à travers le réseau neuronal artificiel de façon à obtenir un score de pertinence pour chaque élément. En particulier, cette propagation inverse est applicable à un ensemble plus large de réseaux neuronaux artificiels et/ou avec des efforts de calcul plus faibles en l'effectuant de telle manière que, pour chaque neurone, des scores de pertinence préalablement redistribués d'un ensemble de neurones voisins aval du neurone considéré sont distribués sur un ensemble de neurones voisins amont du neurone considéré selon une fonction de distribution.
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États désignés : AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JP, KE, KG, KN, KP, KR, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)