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1. (WO2018130890) APPAREIL D'APPRENTISSAGE ET PROCÉDÉ D'APPRENTISSAGE BIDIRECTIONNEL D'UN MODÈLE PRÉDICTIF D'APRÈS UNE SÉQUENCE DE DONNÉES
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N° de publication : WO/2018/130890 N° de la demande internationale : PCT/IB2017/057999
Date de publication : 19.07.2018 Date de dépôt international : 15.12.2017
CIB :
G06N 3/08 (2006.01)
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
N
SYSTÈMES DE CALCULATEURS BASÉS SUR DES MODÈLES DE CALCUL SPÉCIFIQUES
3
Systèmes de calculateurs basés sur des modèles biologiques
02
utilisant des modèles de réseaux neuronaux
08
Méthodes d'apprentissage
Déposants : INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION[US/US]; New Orchard Road Armonk, NY 10504, US
IBM UNITED KINGDOM LIMITED[GB/GB]; PO Box 41, North Harbour Portsmouth, Hampshire PO6 3AU, GB (MG)
IBM (CHINA) INVESTMENT COMPANY LIMITED[CN/CN]; 25/F, Pangu Plaza No.27, Central North 4th Ring Road, Chaoyang District Beijing 100101, CN (MG)
Inventeurs : OSOGAMI, Takayuki; JP
KAJINO, Hiroshi; JP
Mandataire : WILLIAMS, Julian; GB
Données relatives à la priorité :
15/403,98611.01.2017US
Titre (EN) LEARNING APPARATUS AND METHOD FOR BIDIRECTIONAL LEARNING OF PREDICTIVE MODEL BASED ON DATA SEQUENCE
(FR) APPAREIL D'APPRENTISSAGE ET PROCÉDÉ D'APPRENTISSAGE BIDIRECTIONNEL D'UN MODÈLE PRÉDICTIF D'APRÈS UNE SÉQUENCE DE DONNÉES
Abrégé :
(EN) To accurately learn a predictive model based on a data sequence, provided is a method comprising generating, based on a first model for performing a learning process by sequentially inputting each piece of input data from a first input data sequence in which are arranged pieces of input data including a plurality of input values, a second model for learning a first learning target parameter included in the first model by inputting, in an order differing from an order in the first model, each piece of input data from a second input data sequence in which are arranged pieces of input data including a plurality of input values; performing a learning process using both the first model and the second model; and outputting the first model that has been learned. Also provided are a computer program product and apparatus.
(FR) Pour apprendre avec précision un modèle prédictif d'après une séquence de données, l'invention concerne un procédé consistant à : d'après un premier modèle permettant d'exécuter un processus d'apprentissage en entrant séquentiellement chaque élément de données d'entrée provenant d'une première séquence de données d'entrée dans laquelle sont agencés des éléments de données d'entrée comprenant une pluralité de valeurs d'entrée, générer un second modèle permettant d'apprendre un premier paramètre cible d'apprentissage inclus dans le premier modèle en entrant, dans un ordre différent de l'ordre dans le premier modèle, chaque élément de données d'entrée provenant d'une seconde séquence de données d'entrée dans laquelle sont agencés des éléments de données d'entrée comprenant une pluralité de valeurs d'entrée; exécuter un processus d'apprentissage à l'aide du premier modèle et du second modèle; et générer le premier modèle qui a été appris. L'invention concerne également un produit-programme informatique et un appareil.
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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, 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)