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1. (WO2017145852) DISPOSITIF D'APPRENTISSAGE DE RÉSEAU NEURONAL, PROCÉDÉ D'APPRENTISSAGE DE RÉSEAU NEURONAL ET SUPPORT D'INFORMATION CONTENANT UN PROGRAMME EN MÉMOIRE
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N° de publication :    WO/2017/145852    N° de la demande internationale :    PCT/JP2017/005230
Date de publication : 31.08.2017 Date de dépôt international : 14.02.2017
CIB :
G06N 3/08 (2006.01)
Déposants : NEC CORPORATION [JP/JP]; 7-1, Shiba 5-chome, Minato-ku, Tokyo 1088001 (JP)
Inventeurs : ISHII Masato; (JP)
Mandataire : SHIMOSAKA Naoki; (JP)
Données relatives à la priorité :
2016-032806 24.02.2016 JP
Titre (EN) NEURAL NETWORK LEARNING DEVICE, NEURAL NETWORK LEARNING METHOD AND STORAGE MEDIUM STORING PROGRAM
(FR) DISPOSITIF D'APPRENTISSAGE DE RÉSEAU NEURONAL, PROCÉDÉ D'APPRENTISSAGE DE RÉSEAU NEURONAL ET SUPPORT D'INFORMATION CONTENANT UN PROGRAMME EN MÉMOIRE
(JA) ニューラルネットワーク学習装置、ニューラルネットワーク学習方法及びプログラムを記憶する記憶媒体
Abrégé : front page image
(EN)With the present invention, an entire network can be efficiently learned. A neural network learning device of one embodiment of the present invention is characterized by being provided with a normalized intensity determination unit that determines a normalized intensity for each layer, on the basis of an initialized network, and a network learning unit that performs network learning on the basis of the initialized network and the normalized intensities determined by the normalized intensity determination unit, wherein the normalized intensity determination unit determines normalized intensities such that the difference between a parameter update amount size calculated from a loss function and a parameter update amount size calculated from a normalized term is within a prescribed range.
(FR)La présente invention concerne l'apprentissage efficace de tout un réseau. Un dispositif d'apprentissage de réseau neuronal selon un mode de réalisation de la présente invention est caractérisé en ce qu'il est doté d'une unité de détermination d'intensités normalisées qui détermine une intensité normalisée pour chaque couche, sur la base d'un réseau initialisé, et d'une unité d'apprentissage de réseau qui exécute un apprentissage de réseau sur la base du réseau initialisé et des intensités normalisées déterminées par l'unité de détermination d'intensités normalisées. L'unité de détermination d'intensités normalisées détermine des intensités normalisées de sorte que la différence entre une valeur de mise à jour de paramètre calculée à partir d'une fonction de perte et une valeur de mise à jour de paramètre calculée à partir d'un terme normalisé s'inscrive dans une plage prescrite.
(JA)ネットワーク全体を効率的に学習することができる。 本発明の一態様におけるニューラルネットワーク学習装置は、初期化されたネットワークに基づいて層ごとの正則化強度を決定する正則化強度決定部と、初期化されたネットワークと前記正則化強度決定部で決定された正則化強度とに基づいてネットワークの学習を行うネットワーク学習部とを備え、前記正則化強度決定部は、損失関数から計算されるパラメータ更新量の大きさと正則化項から計算されるパラメータ更新量の大きさとの違いが所定範囲内となるように正則化強度を決定することを特徴とする。
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, DJ, 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, KH, KN, KP, KR, KW, 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 : japonais (JA)
Langue de dépôt : japonais (JA)