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1. (WO2018101958) ENTRÉE FLOUE POUR AUTOCODEURS
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N° de publication : WO/2018/101958 N° de la demande internationale : PCT/US2016/064662
Date de publication : 07.06.2018 Date de dépôt international : 02.12.2016
CIB :
G06F 15/18 (2006.01)
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
F
TRAITEMENT ÉLECTRIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES
15
Calculateurs numériques en général; Équipement de traitement de données en général
18
dans lequel un programme est modifié en fonction de l'expérience acquise par le calculateur lui-même au cours d'un cycle complet; Machines capables de s'instruire
Déposants :
FORD GLOBAL TECHNOLOGIES, LLC [US/US]; 330 Town Center Drive, Suite 800 Dearborn, MI 48126, US
Inventeurs :
JALES COSTA, Bruno, Sielly; US
Mandataire :
STEVENS, David, R.; US
Données relatives à la priorité :
Titre (EN) FUZZY INPUT FOR AUTOENCODERS
(FR) ENTRÉE FLOUE POUR AUTOCODEURS
Abrégé :
(EN) Systems, methods, and devices for reducing dimensionality and improving neural network operation in light of uncertainty or noise are disclosed herein. A method for reducing dimensionality and improving neural network operation in light of uncertainty or noise includes receiving raw data including a plurality of samples, wherein each sample includes a plurality of input features. The method includes generating fuzzy data based on the raw data. The method includes inputting the raw data and the fuzzy data into an input layer of a neural network autoencoder.
(FR) L'invention concerne des systèmes, des procédés et des dispositifs permettant de réduire la dimensionnalité ainsi que d'améliorer le fonctionnement d'un réseau neuronal en tenant compte de l'incertitude ou du bruit. Ce procédé permettant de réduire la dimensionnalité et d'améliorer le fonctionnement du réseau neuronal en tenant compte de l'incertitude ou du bruit consiste à recevoir des données brutes comprenant une pluralité d'échantillons, chaque échantillon comprenant une pluralité de caractéristiques d'entrée. Le procédé consiste à générer des données floues d'après les données brutes. Le procédé consiste à entrer les données brutes et les données floues dans une couche d'entrée d'un autocodeur de réseau neuronal.
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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, 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, 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)