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1. (WO2019049127) SYSTÈME ET PROCÉDÉ D'ÉVOLUTION EFFICACE DE RÉSEAUX CONVOLUTIONNELS PROFONDS DE NEURONES À L'AIDE D'UNE RECOMBINAISON PAR FILTRE ET DE MUTATIONS PROPAGÉES
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N° de publication : WO/2019/049127 N° de la demande internationale : PCT/IL2018/050955
Date de publication : 14.03.2019 Date de dépôt international : 29.08.2018
CIB :
G06G 7/00 (2006.01)
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
G
CALCULATEURS ANALOGIQUES
7
Dispositifs dans lesquels l'opération de calcul est effectuée en faisant varier des grandeurs électriques ou magnétiques
Déposants :
DEEPCUBE LTD. [IL/IL]; Azrieli Triangle Tower, 132 Menachem Begin Road 6701101 Tel Aviv, IL
Inventeurs :
DAVID, Eli; IL
Mandataire :
BARKAI, Yosi; IL
Données relatives à la priorité :
62/556,11308.09.2017US
Titre (EN) SYSTEM AND METHOD FOR EFFICIENT EVOLUTION OF DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS USING FILTER-WISE RECOMBINATION AND PROPAGATED MUTATIONS
(FR) SYSTÈME ET PROCÉDÉ D'ÉVOLUTION EFFICACE DE RÉSEAUX CONVOLUTIONNELS PROFONDS DE NEURONES À L'AIDE D'UNE RECOMBINAISON PAR FILTRE ET DE MUTATIONS PROPAGÉES
Abrégé :
(EN) An efficient technique of machine learning is provided for training a plurality of convolutional neural networks (CNNs) with increased speed and accuracy using a genetic evolutionary model. A plurality of artificial chromosomes may be stored representing weights of artificial neuron connections of the plurality of respective CNNs. A plurality of pairs of the chromosomes may be recombined to generate, for each pair, a new chromosome (with a different set of weights than in either chromosome of the pair) by selecting entire filters as inseparable groups of a plurality of weights from each of the pair of chromosomes (e.g., "filter-by-filter" recombination). A plurality of weights of each of the new or original plurality of chromosomes may be mutated by propagating recursive error corrections incrementally throughout the CNN. A small random sampling of weights may optionally be further mutated to zero, random values, or a sum of current and random values.
(FR) L'invention concerne une technique efficace d'apprentissage machine pour entraîner une pluralité de réseaux convolutionnels de neurones (CNNs) avec une vitesse et une précision accrues à l'aide d'un modèle évolutif génétique. Une pluralité de chromosomes artificiels peut être stockée qui représente des poids de connexions de neurones artificiels de la pluralité de CNN respectifs. Plusieurs paires de chromosomes peuvent être recombinées pour générer, pour chaque paire, un nouveau chromosome (avec un ensemble différent de poids que dans l'un ou l'autre des chromosomes de la paire) par sélection de filtres entiers comme groupes inséparables d'une pluralité de poids à partir de chaque chromosome de la paire de chromosomes (par exemple, recombinaison "filtre par filtre"). Une pluralité de poids de chaque chromosome de la nouvelle pluralité ou de la pluralité d'origine de chromosomes peut être mutée par propagation de corrections d'erreurs récursives de manière incrémentielle dans tout le CNN. Un petit échantillonnage aléatoire de poids peut éventuellement être ultérieurement muté en zéro, en valeurs aléatoires ou en une somme de valeurs actuelles et aléatoires.
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Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)