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1. (WO2017193769) PROCÉDÉ ET APPAREIL DE CONVERSION ENTRE MODÈLES D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE
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N° de publication : WO/2017/193769 N° de la demande internationale : PCT/CN2017/080844
Date de publication : 16.11.2017 Date de dépôt international : 18.04.2017
CIB :
G06N 99/00 (2010.01)
Déposants : TRANSWARP TECHNOLOGY (SHANGHAI) CO., LTD.[CN/CN]; Ge Yuelu Floor 11-12, Building B No.88 Hongcao Road, Xuhui District Shanghai 200233, CN
Inventeurs : MEI, Kun; CN
AN, Chunlin; CN
CHENG, Dawei; CN
LIU, Wanggen; CN
Mandataire : FORIDOM IP LAW FIRM; She Meng 1st Floor, B Area, No.410, Guiping Road Caohejing International Incubator Center, Xuhui District Shanghai 200233, CN
Données relatives à la priorité :
201610308127.911.05.2016CN
Titre (EN) METHOD AND APPARATUS FOR CONVERSION BETWEEN MACHINE LEARNING MODELS
(FR) PROCÉDÉ ET APPAREIL DE CONVERSION ENTRE MODÈLES D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE
(ZH) 机器学习模型之间进行转换的方法与设备
Abrégé : front page image
(EN) A method and apparatus for conversion between a standalone-mode machine learning model and a distributed machine learning model. Compared to the prior art, the method comprises: acquiring model training parameter information, performing data type conversion or description file parsing on same, and training, according to the model training parameter information, a distributed machine learning model (S13); and converting the distributed machine learning model into a standalone-mode machine learning model (S14). The method further comprises: acquiring a standalone-mode machine learning model (S26); and extracting parameter information of the standalone-mode machine learning model, performing data type conversion or description file parsing on same, and constructing, according to the standalone-mode machine learning model, a distributed machine learning model (S28). The method enables conversion between a standalone-mode machine learning model and a distributed machine learning model, thus greatly enhancing compatibility therebetween.
(FR) Procédé et appareil de conversion entre un modèle d'apprentissage automatique en mode autonome et un modèle d'apprentissage automatique réparti. Comparé à la technique antérieure, le procédé comporte les étapes consistant à: acquérir des informations de paramètres d'entraînement de modèle, effectuer une conversion de type de données ou une analyse de fichier de description sur celles-ci, et entraîner, d'après les informations de paramètres d'entraînement de modèle, un modèle d'apprentissage automatique réparti (S13); et convertir le modèle d'apprentissage automatique réparti en un modèle d'apprentissage automatique en mode autonome (S14). Le procédé comporte en outre les étapes consistant à: acquérir un modèle d'apprentissage automatique en mode autonome (S26); et extraire des informations de paramètres du modèle d'apprentissage automatique en mode autonome, effectuer une conversion de type de données ou une analyse de fichier de description sur celles-ci, et construire, d'après le modèle d'apprentissage automatique en mode autonome, un modèle d'apprentissage automatique réparti (S28). Le procédé permet une conversion entre un modèle d'apprentissage automatique en mode autonome et un modèle d'apprentissage automatique réparti, renforçant ainsi considérablement la compatibilité entre ceux-ci.
(ZH) 一种单机机器学习模型与分布式机器学习模型之间进行转换的方法与设备。与现有技术相比,该方法获取模型训练参数信息,并对其进行数据类型转换或描述文件解析,然后根据所述模型训练参数信息训练出分布式机器学习模型(S13),再将所述分布式机器学习模型转换为单机机器学习模型(S14);该方法还获取单机机器学习模型(S26),提取出所述单机机器学习模型参数信息,对所述单机机器学习模型参数信息进行数据类型转换或描述文件解析,然后根据所述单机机器学习模型构造分布式机器学习模型(S28)。该方法可实现单机机器学习模型与分布式机器学习模型之间的相互转换,大大增加了两者之间的兼容性。
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 : chinois (ZH)
Langue de dépôt : chinois (ZH)