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1. WO2020117989 - EXÉCUTION DE RÉSEAUX NEURONAUX ENTRAÎNÉS UTILISANT UN SYSTÈME DE BASE DE DONNÉES

Numéro de publication WO/2020/117989
Date de publication 11.06.2020
N° de la demande internationale PCT/US2019/064550
Date du dépôt international 04.12.2019
CIB
G06K 9/00 2006.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
KRECONNAISSANCE DES DONNÉES; PRÉSENTATION DES DONNÉES; SUPPORTS D'ENREGISTREMENT; MANIPULATION DES SUPPORTS D'ENREGISTREMENT
9Méthodes ou dispositions pour la lecture ou la reconnaissance de caractères imprimés ou écrits ou pour la reconnaissance de formes, p.ex. d'empreintes digitales
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
G06F 16/24578
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
16Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
20of structured data, e.g. relational data
24Querying
245Query processing
2457with adaptation to user needs
24578using ranking
G06F 16/2458
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
16Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
20of structured data, e.g. relational data
24Querying
245Query processing
2458Special types of queries, e.g. statistical queries, fuzzy queries or distributed queries
G06N 3/0427
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
0427in combination with an expert system
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
  • SHAPE SECURITY, INC. [US]/[US]
Inventeurs
  • ZHANG, Bei
  • SHAH, Samir
  • MILLER, Kenton
Mandataires
  • MEIKLE, Tammy, L.
  • HICKMAN, Brian, H.
  • PALERMO, Christopher, J.
  • BECKER, Edward, A.
  • BINGHAM, Marcel, K.
  • STONE, Adam, C.
  • MILLER, Brian, N.
  • ORICH, Christine, E.
  • LEDESMA, Daniel, D.
  • KARLIN, Elliot, H.
  • MADRAK, Jeffrey, R.
  • PAPANYAN, Khachatur, V.
  • KULCZYCKA, Malgorzata, A.
  • SAVAGE BASSETT, Sarah
  • LIU, Agatha, H.
  • YANG, Cato
  • JANG, Rae, Eun
  • WANG, Tina, T.
  • BAJWA, Sanjeev
  • MILLER, Kevin, Worthington
  • KONG, Alan, Lingqian
  • JOHNSON, III, J.
Données relatives à la priorité
16/211,13805.12.2018US
Langue de publication anglais (EN)
Langue de dépôt anglais (EN)
États désignés
Titre
(EN) EXECUTION OF TRAINED NEURAL NETWORKS USING A DATABASE SYSTEM
(FR) EXÉCUTION DE RÉSEAUX NEURONAUX ENTRAÎNÉS UTILISANT UN SYSTÈME DE BASE DE DONNÉES
Abrégé
(EN)
In an embodiment, a computer-implemented method for efficient execution of a trained neural network using a database system, the trained neural network comprising a plurality of layers and programmed at each of the layers to execute an affine transformation of an activation function and an input value, comprises: for a particular layer of the trained neural network, dividing the affine transformation into a plurality of transformation pieces; executing each of the transformation pieces to result in computed pieces and writing the computed pieces to a first database table; using one or more database queries, combining the computed pieces and applying the activation function to generate a set of output data; writing the output data to one of a plurality of different second database tables that respectively correspond to the layers; repeating the dividing, executing, combining, applying and writing for all layers of the trained neural network.
(FR)
Dans un mode de réalisation, l'invention concerne un procédé mis en œuvre par ordinateur pour l'exécution efficace d'un réseau neuronal entraîné utilisant un système de base de données, le réseau neuronal entraîné comprenant une pluralité de couches et étant programmé au niveau de chacune des couches pour exécuter une transformation affine d'une fonction d'activation et d'une valeur d'entrée, lequel procédé comprend : pour une couche particulière du réseau neuronal entraîné, la division de la transformation affine en une pluralité de morceaux de transformation ; l'exécution de chacun des morceaux de transformation pour obtenir des morceaux calculés et l'écriture des morceaux calculés dans une première table de base de données ; à l'aide d'une ou de plusieurs interrogations de base de données, la combinaison des morceaux calculés et l'application de la fonction d'activation pour générer un ensemble de données de sortie ; l'écriture des données de sortie dans une table parmi une pluralité de secondes tables de base de données différentes qui correspondent respectivement aux couches ; la répétition de la division, de l'exécution, de la combinaison, de l'application et de l'écriture pour toutes les couches du réseau neuronal entraîné.
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