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1. (WO2017049496) APPAREIL ET PROCÉDÉ DESTINÉS À UNE QUANTIFICATION LOCALE POUR DES RÉSEAUX NEURONAUX CONVOLUTIONNELS (CNN)
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international   

N° de publication :    WO/2017/049496    N° de la demande internationale :    PCT/CN2015/090430
Date de publication : 30.03.2017 Date de dépôt international : 23.09.2015
CIB :
G06K 9/66 (2006.01), G06K 9/46 (2006.01), G06K 9/00 (2006.01)
Déposants : INTEL CORPORATION [US/US]; 2200 Mission College Boulevard Santa Clara, California 95054 (US).
YANG, Yi [CN/CN]; (CN) (BZ only).
FENG, Chen [CN/CN]; (CN) (BZ only).
YAN, Dai [CN/CN]; (CN) (BZ only).
CHEN, Xiaoming [CN/CN]; (CN) (BZ only)
Inventeurs : YANG, Yi; (CN).
FENG, Chen; (CN).
YAN, Dai; (CN).
CHEN, Xiaoming; (CN)
Mandataire : CHINA PATENT AGENT (H.K.) LTD.; 22/F., Great Eagle Center, 23 Harbour Road, Wanchai Hong Kong (CN)
Données relatives à la priorité :
Titre (EN) APPARATUS AND METHOD FOR LOCAL QUANTIZATION FOR CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS (CNNS)
(FR) APPAREIL ET PROCÉDÉ DESTINÉS À UNE QUANTIFICATION LOCALE POUR DES RÉSEAUX NEURONAUX CONVOLUTIONNELS (CNN)
Abrégé : front page image
(EN)An apparatus and method for local quantization for convolutional neural networks. For example, one embodiment of an apparatus comprises : a convolutional neural network module comprising a neuron network structure to perform pattern recognition within an input image using a set of input image values; and a quantization module to quantize input image values to reduce processing requirements within one or more stages of the neuron network structure; the quantization module to perform quantization of each of a plurality of patches of the input image using a first quantization policy to generate a first matrix of quantized input data and to perform quantization of each of a plurality of kernel data using a second quantization policy to generate a second matrix of quantized kernel data.
(FR)L'invention concerne un appareil et un procédé destinés à une quantification locale pour des réseaux neuronaux convolutionnels. Par exemple, dans un mode de réalisation, un appareil comprend : un module de réseau neuronal convolutionnel ayant une structure de réseau neuronal pour effectuer une reconnaissance de formes dans une image d'entrée au moyen d'un ensemble de valeurs d'image d'entrée ; et un module de quantification permettant de quantifier des valeurs d'image d'entrée afin de réduire les exigences de traitement dans un ou plusieurs étages de la structure de réseau neuronal. Le module de quantification est conçu pour effectuer la quantification de chaque morceau d'une pluralité de morceaux de l'image d'entrée à l'aide d'une première politique de quantification dans le but de générer une première matrice de données d'entrée quantifiées, et pour effectuer la quantification de chaque donnée d'une pluralité de données de noyau à l'aide d'une seconde politique de quantification afin de générer une seconde matrice de données de noyau quantifiées.
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)