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1. (WO2018039510) ENTRAÎNEMENT DE MODÈLE AUGMENTÉ DE RÉCOMPENSE
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international    Formuler une observation

N° de publication :    WO/2018/039510    N° de la demande internationale :    PCT/US2017/048529
Date de publication : 01.03.2018 Date de dépôt international : 25.08.2017
Demande présentée en vertu du Chapitre 2 :    06.04.2018    
CIB :
G06N 99/00 (2010.01)
Déposants : GOOGLE LLC [US/US]; 1600 Amphitheatre Parkway Mountain View, California 94043 (US)
Inventeurs : SCHUSTER, Michael; (US).
BENGIO, Samuel; (US).
JAITLY, Navdeep; (US).
CHEN, Zhifeng; (US).
SCHUURMANS, Dale Eric; (US).
NOROUZI, Mohammad; (US).
WU, Yonghui; (US)
Mandataire : PORTNOV, Michael; (US).
CHETTLE, John; 200 Aldersgate London EC1A 4HD (GB)
Données relatives à la priorité :
62/379,705 25.08.2016 US
Titre (EN) REWARD AUGMENTED MODEL TRAINING
(FR) ENTRAÎNEMENT DE MODÈLE AUGMENTÉ DE RÉCOMPENSE
Abrégé : front page image
(EN)A method includes obtaining data identifying a machine learning model to be trained to perform a machine learning task, the machine learning model being configured to receive an input example and to process the input example in accordance with current values of a plurality of model parameters to generate a model output for the input example; obtaining initial training data for training the machine learning model, the initial training data comprising a plurality of training examples and, for each training example, a ground truth output that should be generated by the machine learning model by processing the training example; generating modified training data from the initial training data; and training the machine learning model on the modified training data.
(FR)L’invention concerne un procédé qui consiste à obtenir des données identifiant un modèle d’apprentissage par machine à entraîner pour effectuer une tâche d’apprentissage par machine, le modèle d’apprentissage par machine étant configuré pour recevoir un exemple d’entrée et pour traiter l’exemple d’entrée en fonction de valeurs actuelles d’une pluralité de paramètres de modèle pour générer une sortie de modèle pour l’exemple d’entrée ; à obtenir des données initiales d’entraînement pour l’entraînement du modèle d’apprentissage par machine, les données initiales d’entraînement comprenant une pluralité d’exemples d’entraînement et, pour chaque exemple d’entraînement, une sortie de vérité fondamentale qui devrait être générée par le modèle d’apprentissage par machine en traitant l’exemple d’entraînement ; à générer des données modifiées d’entraînement à partir des données initiales d’entraînement ; et à entraîner le modèle d’apprentissage par machine sur les données modifiées d’entraînement.
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, JO, 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 : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)