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1. WO2020241074 - PROCÉDÉ ET PROGRAMME DE TRAITEMENT D’INFORMATIONS

Numéro de publication WO/2020/241074
Date de publication 03.12.2020
N° de la demande internationale PCT/JP2020/015801
Date du dépôt international 08.04.2020
CIB
G06N 3/04 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
04Architecture, p.ex. topologie d'interconnexion
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
CPC
G06K 9/6256
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
KRECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
62Methods or arrangements for recognition using electronic means
6217Design or setup of recognition systems and techniques; Extraction of features in feature space; Clustering techniques; Blind source separation
6256Obtaining sets of training patterns; Bootstrap methods, e.g. bagging, boosting
G06K 9/6271
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
KRECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
62Methods or arrangements for recognition using electronic means
6267Classification techniques
6268relating to the classification paradigm, e.g. parametric or non-parametric approaches
627based on distances between the pattern to be recognised and training or reference patterns
6271based on distances to prototypes
G06N 3/04
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
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 3/0472
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
  • パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ PANASONIC INTELLECTUAL PROPERTY CORPORATION OF AMERICA [US]/[US]
Inventeurs
  • 石井 育規 ISHII, Yasunori
Mandataires
  • 新居 広守 NII, Hiromori
  • 寺谷 英作 TERATANI, Eisaku
  • 道坂 伸一 MICHISAKA, Shinichi
Données relatives à la priorité
2019-22994520.12.2019JP
62/854,67330.05.2019US
Langue de publication Japonais (ja)
Langue de dépôt japonais (JA)
États désignés
Titre
(EN) INFORMATION PROCESSING METHOD AND PROGRAM
(FR) PROCÉDÉ ET PROGRAMME DE TRAITEMENT D’INFORMATIONS
(JA) 情報処理方法及びプログラム
Abrégé
(EN) An information processing method is executed by a computer, and comprises: obtaining feature data for first data, the feature data generated by a first model which has been trained through machine learning to take data containing noise as an input and output data simulating data in which the noise has been reduced, and the feature data being generated by the first model over the course of a process performed until second data simulating first data in which noise has been reduced is output in response to the input of first data containing noise (S42); inputting the feature data into a second model which is an inference model and obtaining inference result data output by the second model in response to the input of the feature data (S43); and training the second model through machine learning on the basis of reference data for inference with respect to the first data and on the basis of the inference result data (S44).
(FR) L'invention concerne un procédé de traitement d'informations qui est exécuté par un ordinateur, et comprend les étapes consistant à : obtenir des données de caractéristiques pour des premières données, les données de caractéristiques étant générées par un premier modèle qui a été entraîné par le biais d'un apprentissage automatique afin de prendre des données contenant du bruit en tant que données d'entrée et de délivrer en sortie des données qui simulent des données dans lesquelles le bruit a été réduit, et les données de caractéristiques étant générées par le premier modèle au cours d'un processus effectué jusqu'à ce que des deuxièmes données qui simulent des premières données dans lesquelles le bruit a été réduit soient délivrées en sortie en réponse à l'entrée des premières données contenant du bruit (S42) ; entrer les données de caractéristiques dans un deuxième modèle, qui est un modèle d'inférence, et obtenir des données de résultat d'inférence délivrées en sortie par le deuxième modèle en réponse à l'entrée des données de caractéristiques (S43) ; et entraîner le deuxième modèle par apprentissage automatique sur la base de données de référence pour une inférence par rapport aux premières données et sur la base des données de résultat d'inférence (S44).
(JA) コンピュータにより実行される情報処理方法では、ノイズを含むデータの入力に対してノイズが低減されたデータを模擬したデータを出力させるための機械学習の訓練が実行された第1モデルによって、ノイズを含む第1データの入力に対してノイズが低減された第1データを模擬した第2データが出力されるまでの過程で第1モデルが生成した、第1データについての特徴データを取得し(S42)、この特徴データを推定モデルである第2モデルに入力し、特徴データの入力に対して第2モデルが出力する推論結果データを取得し(S43)、第1データに対する推論についてのリファレンスデータ及び推論結果データに基づいて、第2モデルの機械学習を用いた訓練を実行する(S44)。
Documents de brevet associés
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