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1. (WO2018196676) OPTIMISATION NON CONVEXE PAR RECUIT SIMULÉ ACCÉLÉRÉ PAR GRADIENT
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N° de publication : WO/2018/196676 N° de la demande internationale : PCT/CN2018/083749
Date de publication : 01.11.2018 Date de dépôt international : 19.04.2018
CIB :
G06N 3/04 (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
04
Architecture, p.ex. topologie d'interconnexion
Déposants :
HUAWEI TECHNOLOGIES CO., LTD. [CN/CN]; Huawei Administration Building Bantian, Longgang District Shenzhen, Guangdong 518129, CN
Inventeurs :
HO, Chiu Man; US
Données relatives à la priorité :
15/499,73727.04.2017US
Titre (EN) NON-CONVEX OPTIMIZATION BY GRADIENT-ACCELERATED SIMULATED ANNEALING
(FR) OPTIMISATION NON CONVEXE PAR RECUIT SIMULÉ ACCÉLÉRÉ PAR GRADIENT
Abrégé :
(EN) A computer-implemented method of training a neural network comprises: identifying, by one or more processors, a set of parameters for a cost function for the neural network; applying, by the one or more processors, a gradient optimization of the cost function to generate a set of intermediate optimized parameter values for the cost function; initializing, by the one or more processors, a simulated annealing optimization of the cost function using the set of intermediate optimized parameter values for the cost function; applying, by the one or more processors, the simulated annealing optimization of the cost function to generate a set of final optimized parameter values for the cost function; assigning, by the one or more processors, the set of final optimized parameter values as weights for connections of the neural network; and using, by the one or more processors, the neural network to perform operations.
(FR) L'invention concerne un procédé mis en œuvre par ordinateur permettant l'apprentissage d'un réseau neuronal, ledit procédé consistant à : identifier, au moyen d'un ou de plusieurs processeurs, un ensemble de paramètres pour une fonction de coût pour le réseau neuronal; appliquer, au moyen du ou des processeurs, une optimisation de gradient de la fonction de coût afin de générer un ensemble de valeurs de paramètres optimisées intermédiaires pour la fonction de coût; initialiser, au moyen du ou des processeurs, une optimisation de recuit simulé de la fonction de coût à l'aide de l'ensemble de valeurs de paramètre optimisées intermédiaires pour la fonction de coût; appliquer, au moyen du ou des processeurs, l'optimisation de recuit simulé de la fonction de coût afin de générer un ensemble de valeurs de paramètre optimisées finales pour la fonction de coût; attribuer, au moyen du ou des processeurs, l'ensemble de valeurs de paramètres optimisées finales en tant que poids pour les connexions du réseau neuronal; et utiliser, au moyen du ou des processeurs, le réseau neuronal pour effectuer des opérations.
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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)