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1. WO2020157731 - EXÉCUTION DE TÂCHES MULTI-OBJECTIFS AU MOYEN DE RÉSEAUX PRIMAIRES APPRIS AVEC DES RÉSEAUX DOUBLES

Numéro de publication WO/2020/157731
Date de publication 06.08.2020
N° de la demande internationale PCT/IB2020/050827
Date du dépôt international 03.02.2020
CIB
G06N 3/08 2006.1
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
G06N 20/00 2019.1
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
NSYSTÈMES DE CALCULATEURS BASÉS SUR DES MODÈLES DE CALCUL SPÉCIFIQUES
20Apprentissage automatique
CPC
G06F 40/20
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
40Handling natural language data
20Natural language analysis
G06N 3/006
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
004Artificial life, i.e. computers simulating life
006based on simulated virtual individual or collective life forms, e.g. single "avatar", social simulations, virtual worlds or particle swarm optimisation
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 3/0454
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
0454using a combination of multiple neural nets
G06N 3/088
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
08Learning methods
088Non-supervised learning, e.g. competitive learning
G06N 7/005
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
7Computer systems based on specific mathematical models
005Probabilistic networks
Déposants
  • INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION [US]/[US]
  • IBM UNITED KINGDOM LIMITED [GB]/[GB] (MG)
  • IBM (CHINA) INVESTMENT COMPANY LIMITED [CN]/[CN] (MG)
Inventeurs
  • KANTOR, Amir
  • UZIEL, Guy
  • ANABY-TAVOR, Ateret
Mandataires
  • PYECROFT, Justine
Données relatives à la priorité
16/266,07803.02.2019US
16/266,08003.02.2019US
Langue de publication anglais (EN)
Langue de dépôt anglais (EN)
États désignés
Titre
(EN) PERFORMING MULTI-OBJECTIVE TASKS VIA PRIMAL NETWORKS TRAINED WITH DUAL NETWORKS
(FR) EXÉCUTION DE TÂCHES MULTI-OBJECTIFS AU MOYEN DE RÉSEAUX PRIMAIRES APPRIS AVEC DES RÉSEAUX DOUBLES
Abrégé
(EN)
An example system includes a processor to receive data for a multi-objective task. The processor is to also perform the multi-objective task on the received data via a trained primal network. The primal network and a dual network are trained for a multi-objective task using a Lagrangian loss function representing a number of objectives. The primal network is trained to minimize the Lagrangian loss function and the dual network is trained to maximize the Lagrangian loss function.
(FR)
Un système donné à titre d'exemple comprend un processeur permettant de recevoir des données pour une tâche multi-objectifs. Le processeur est également conçu pour effectuer la tâche multi-objectif sur les données reçues au moyen d'un réseau primaire appris. Le réseau primaire et un réseau double sont appris pour une tâche multi-objectifs à l'aide d'une fonction de perte lagrangienne représentant un certain nombre d'objectifs. Le réseau primaire est appris pour réduire au minimum la fonction de perte lagrangienne et le réseau double est appris pour maximiser la fonction de perte lagrangienne.
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international