Traitement en cours

Veuillez attendre...

Paramétrages

Paramétrages

Goto Application

1. WO2020064182 - RÉSEAUX NEURONAUX RÉCURRENTS ET MACHINES À ÉTATS FINIS

Numéro de publication WO/2020/064182
Date de publication 02.04.2020
N° de la demande internationale PCT/EP2019/070710
Date du dépôt international 31.07.2019
CIB
G06N 3/04 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
04Architecture, p.ex. topologie d'interconnexion
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 3/0445
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
04Architectures, e.g. interconnection topology
0445Feedback networks, e.g. hopfield nets, associative networks
G06N 3/0472
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
04Architectures, e.g. interconnection topology
0472using probabilistic elements, e.g. p-rams, stochastic processors
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
  • NEC LABORATORIES EUROPE GMBH [DE]/[DE]
Inventeurs
  • WANG, Cheng
  • NIEPERT, Mathias
Mandataires
  • ULLRICH & NAUMANN
Données relatives à la priorité
16/524,22429.07.2019US
62/737,20627.09.2018US
Langue de publication anglais (EN)
Langue de dépôt anglais (EN)
États désignés
Titre
(EN) RECURRENT NEURAL NETWORKS AND STATE MACHINES
(FR) RÉSEAUX NEURONAUX RÉCURRENTS ET MACHINES À ÉTATS FINIS
Abrégé
(EN)
A computer-implemented method includes instantiating a neural network including a recurrent cell. The recurrent cell includes a probabilistic state component. The method further includes training the neural network with a sequence of data. In an embodiment, the method includes extracting a deterministic finite automaton from the trained recurrent neural network and classifying a sequence with the extracted automaton.
(FR)
L'invention concerne un procédé mis en œuvre par ordinateur qui consiste à instancier un réseau neuronal comprenant une cellule récurrente. La cellule récurrente comprend un élément d'état probabiliste. Le procédé consiste en outre à former le réseau neuronal avec une séquence de données. Dans un mode de réalisation, le procédé consiste à extraire un automate fini déterministe du réseau neuronal récurrent formé et à classifier une séquence avec l'automate extrait.
Également publié en tant que
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international