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1. (WO2019045802) DISTANCE METRIC LEARNING USING PROXIES
국제사무국에 기록된 최신 서지정보    정보 제출

공개번호: WO/2019/045802 국제출원번호: PCT/US2018/032538
공개일: 07.03.2019 국제출원일: 14.05.2018
IPC:
G06K 9/46 (2006.01) ,G06K 9/66 (2006.01) ,G06K 9/62 (2006.01)
G SECTION G — 물리학
06
산술논리연산; 계산; 계수
K
데이터의 인식; 데이터의 표시; 기록매체; 기록매체의 취급
9
인쇄문자, 손으로 쓴 문자를 독취하거나 인식 또는 패턴을 인식하기 위한 방법 또는 장치, 예. 지문인식
36
화상의 전처리, 즉. 화상의 정체에 관한 결정을 하지 않고 화상정보를 처리하는 것
46
화상의 특징 또는 특성 추출
G SECTION G — 물리학
06
산술논리연산; 계산; 계수
K
데이터의 인식; 데이터의 표시; 기록매체; 기록매체의 취급
9
인쇄문자, 손으로 쓴 문자를 독취하거나 인식 또는 패턴을 인식하기 위한 방법 또는 장치, 예. 지문인식
62
전자적 수단을 사용하는 인식을 위한 방법 또는 장치
64
다수의 레퍼런스(예. 저항매트릭스)의 화상신호를 동시에 비교 또는 상관하는 수단을 사용하는 것
66
적응적 방법(예. 학습)에 의하여 조정 가능한 레퍼런스
G SECTION G — 물리학
06
산술논리연산; 계산; 계수
K
데이터의 인식; 데이터의 표시; 기록매체; 기록매체의 취급
9
인쇄문자, 손으로 쓴 문자를 독취하거나 인식 또는 패턴을 인식하기 위한 방법 또는 장치, 예. 지문인식
62
전자적 수단을 사용하는 인식을 위한 방법 또는 장치
출원인:
GOOGLE LLC [US/US]; 1600 Amphitheatre Parkway Mountain View, California 94043, US
발명자:
MOYSHOVITZ-ATTIAS, Yair; US
LEUNG, King Hong; US
SINGH, Saurabh; US
TOSHEV, Alexander; US
IOFFE, Sergey; US
대리인:
PROBST, Joseph J.; US
BATAVIA, Neil, M.; US
우선권 정보:
15/690,42630.08.2017US
15/710,37720.09.2017US
발명의 명칭: (EN) DISTANCE METRIC LEARNING USING PROXIES
(FR) APPRENTISSAGE DE MESURE DE DISTANCE À L'AIDE DE MANDATAIRES
요약서:
(EN) The present disclosure provides systems and methods that enable distance metric learning using proxies. A machine-learned distance model can be trained in a proxy space in which a loss function compares an embedding provided for an anchor data point of a training dataset to a positive proxy and one or more negative proxies, where each of the positive proxy and the one or more negative proxies serve as a proxy for two or more data points included in the training dataset. Thus, each proxy can approximate a number of data points, enabling faster convergence. According to another aspect, the proxies of the proxy space can themselves be learned parameters, such that the proxies and the model are trained jointly. Thus, the present disclosure enables faster convergence (e.g., reduced training time). The present disclosure provides example experiments which demonstrate a new state of the art on several popular training datasets.
(FR) L'invention concerne des systèmes et des procédés permettant un apprentissage de mesure de distance à l'aide de mandataires. Un modèle de distance appris par machine peut être appris dans un espace mandataire où une fonction de perte compare une intégration prévue pour un point de données d'ancrage d'un ensemble de données d'apprentissage avec un mandataire positif et un ou plusieurs mandataires négatifs, chaque mandataire parmi le mandataire positif et le ou les mandataires négatifs servant de mandataire pour au moins deux points de données inclus dans l'ensemble de données d'apprentissage. Chaque mandataire peut estimer approximativement un certain nombre de points de données, ce qui permet une convergence plus rapide. Selon un autre aspect, les mandataires de l'espace mandataires peuvent eux-mêmes être des paramètres appris afin d'apprendre conjointement les mandataires et le modèle. Ainsi, l'invention permet une convergence plus rapide (par exemple, un temps d'apprentissage réduit). L'invention concerne des expériences données à titre d'exemple qui démontrent un nouvel état de la technique sur plusieurs ensembles de données d'apprentissage populaires.
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아프리카지역 지식재산권기구(ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
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유럽 특허청(EPO) (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
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공개언어: 영어 (EN)
출원언어: 영어 (EN)