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1. WO2020062004 - RÉSEAU NEURONAL ET PROCÉDÉ D'APPRENTISSAGE ASSOCIÉ

Numéro de publication WO/2020/062004
Date de publication 02.04.2020
N° de la demande internationale PCT/CN2018/108255
Date du dépôt international 28.09.2018
CIB
G06N 3/08 2006.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
NSYSTÈMES DE CALCULATEURS BASÉS SUR DES MODÈLES DE CALCUL SPÉCIFIQUES
3Systèmes de calculateurs basés sur des modèles biologiques
02utilisant des modèles de réseaux neuronaux
08Méthodes d'apprentissage
CPC
G06N 3/08
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
08Learning methods
Déposants
  • 深圳百诺国际生命科技有限公司 SHENZHEN BAINUO INTERNATIONAL LIFE SCIENCE AND TECHNOLOGY CO., LTD. [CN]/[CN]
Inventeurs
  • 辛泉预 XIN, Quanyu
  • 杨政 YANG, Zheng
Mandataires
  • 深圳市恒申知识产权事务所(普通合伙) HENSEN INTELLECTUAL PROPERTY FIRM
Données relatives à la priorité
Langue de publication chinois (ZH)
Langue de dépôt chinois (ZH)
États désignés
Titre
(EN) NEURAL NETWORK AND TRAINING METHOD THEREFOR
(FR) RÉSEAU NEURONAL ET PROCÉDÉ D'APPRENTISSAGE ASSOCIÉ
(ZH) 一种神经网络及其训练方法
Abrégé
(EN)
A training method for a neural network. The neural network comprises a main network and at least one sub-network. The training method comprises: performing image category identification training on a main network according to a training set, and when the training precision reaches a target precision, stopping training to obtain samples which are difficult to identify in the training set (S101); processing the samples and sending the processed samples to a sub-network as a sub-network training set (S102); and performing the image category identification training on the sub-network according to the sub-network training set (S103). The method implements more detailed identification on an image category by means of the cooperation between the main network and the sub-network, thereby improving the learning capability and identification precision of a neural network.
(FR)
L'invention concerne un procédé d'apprentissage pour un réseau neuronal. Le réseau neuronal comprend un réseau principal et au moins un sous-réseau. Le procédé d'apprentissage consiste à : effectuer un apprentissage d'identification de catégorie d'image sur un réseau principal en fonction d’un ensemble d'apprentissage et, lorsque la précision d'apprentissage atteint une précision cible, interrompre l'apprentissage afin d’obtenir des échantillons difficiles à identifier dans l'ensemble d'apprentissage (S101) ; traiter les échantillons et envoyer les échantillons traités à un sous-réseau sous la forme d'un ensemble d'apprentissage de sous-réseau (S102) ; et effectuer l'apprentissage d'identification de catégorie d'image sur le sous-réseau en fonction de l'ensemble d'apprentissage de sous-réseau (S103). Le procédé met en œuvre une identification plus détaillée sur une catégorie d'image au moyen de la coopération entre le réseau principal et le sous-réseau, ce qui améliore la capacité d'apprentissage et la précision d'identification d'un réseau neuronal.
(ZH)
一种神经网络的训练方法,神经网络包括主网络和至少一个子网络,训练方法包括:主网络根据训练集进行图像类别的识别训练,当训练精度达到目标精度时,停止训练,得到所述训练集中的难识别样本(S101);对所述难识别样本进行处理,将处理后的难识别样本作为子网络训练集发送给所述子网络(S102);所述子网络根据所述子网络训练集进行图像类别的识别训练(S103);所述方法通过主网络和子网络的合作对图像类别进行更详细的识别,提高了神经网络的学习能力和识别精度。
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