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1. (WO2019067248) ESTIMATION DE QUANTITÉ DE DÉGRADATION AVEC UN OBJECTIF DE RÉGRESSION EN APPRENTISSAGE PROFOND
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N° de publication : WO/2019/067248 N° de la demande internationale : PCT/US2018/051332
Date de publication : 04.04.2019 Date de dépôt international : 17.09.2018
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 :
D5AI LLC [US/US]; 958 Versailles Circle Maitland, FL 32751, US
Inventeurs :
BAKER, James, K.; US
BAKER, Bradley, J.; US
Mandataire :
KNEDEISEN, Mark, G.; US
ANDERSON, Jaimie, R.; US
BLYTH, Gareth, M.; US
CAPRIOTTI, Roberto; US
CONRAD, Sean, M.; US
Données relatives à la priorité :
62/564,75428.09.2017US
Titre (EN) ESTIMATING THE AMOUNT OF DEGRADATION WITH A REGRESSION OBJECTIVE IN DEEP LEARNING
(FR) ESTIMATION DE QUANTITÉ DE DÉGRADATION AVEC UN OBJECTIF DE RÉGRESSION EN APPRENTISSAGE PROFOND
Abrégé :
(EN) Computer systems and computer-implemented methods train a machine-learning regression system. The method comprises the step of generating, with a machine-learning generator, output patterns; distorting the output patterns of the generator by a scale factor to generate distorted output patterns; and training the machine-learning regression system to predict the scaling factor, where the regression system receives the distorted output patterns as input and learns and the scaling factor is a target value for the regression system. The method may further comprise, after training the machine-learning regression system, training a second machine-learning generator by back propagating partial derivatives of an error cost function from the regression system to the second machine-learning generator and training the second machine-learning generator using stochastic gradient descent.
(FR) Selon l'invention, des systèmes informatiques et des procédés mis en œuvre par ordinateur entraînent un système de régression à apprentissage automatique. Le procédé comprend les étapes consistant à produire, avec un générateur à apprentissage automatique, des motifs de sortie; déformer les motifs de sortie du générateur selon un facteur d'échelle pour produire des motifs de sortie déformés; et entraîner le système de régression à apprentissage automatique pour prédire le facteur d'échelle, le système de régression recevant les motifs de sortie déformés en entrée et effectuant l'apprentissage, et le facteur de mise à l'échelle étant une valeur cible pour le système de régression. Le procédé peut aussi consister, après l'entraînement du système de régression à apprentissage automatique, à entraîner un deuxième générateur à apprentissage automatique par rétropropagation de dérivées partielles d'une fonction de coût d'erreur à partir du système de régression jusqu'au deuxième générateur à apprentissage automatique et entraîner le deuxième générateur à apprentissage automatique grâce à une descente de gradient stochastique.
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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)