PROCÉDÉ D’ALLOCATION DE DONNÉES INTERMÉDIAIRES D’UN RÉSEAU DE NEURONES ARTIFICIEL

    公开(公告)号:FR3109833A1

    公开(公告)日:2021-11-05

    申请号:FR2004337

    申请日:2020-04-30

    Abstract: Selon un aspect, il est proposé un procédé de détermination, pour une allocation mémoire, de placements dans une zone mémoire de blocs de données générés par un réseau de neurones, le procédé comprenant : - une élaboration (21) d’une suite initiale de placements des blocs, chaque placement étant sélectionné (22) parmi plusieurs placements possibles, ladite suite initiale étant définie comme une suite candidate,- une élaboration (24) d’au moins une suite de placements modifiée à partir d’un remplacement d’un placement donné de ladite suite initiale par un placement non sélectionné mémorisé, si la taille envisagée de ladite zone mémoire obtenue par cette suite modifiée est inférieure à celle de ladite zone mémoire de la suite candidate, alors cette suite modifiée devient la suite candidate, les placements des blocs pour l’allocation étant ceux de la suite de placements définie comme suite candidate une fois que chaque suite modifiée a été élaborée. Figure pour l’abrégé : Figure 7a

    Lernverfahren, entsprechendes System, entsprechende Vorrichtung und entsprechendes Computerprogrammprodukt

    公开(公告)号:DE102017130194A1

    公开(公告)日:2018-08-30

    申请号:DE102017130194

    申请日:2017-12-15

    Abstract: Ein Verfahren für die Nutzung in beispielsweise tragbaren Vorrichtungen weist auf:- Empfangen von Sensordaten (IN) von einem Satz von Sensoren, die zum Beispiel indikativ für Nutzerverhalten sind,- Ausführen eines Kontextklassifikators (100) der Sensordaten, um daraus einen Satz von Rohvorhersagen (RP) zu erzeugen, wobei der Kontextklassifikator (100) einen Satz von Klassifizierungsmodellparametern aufweist,- Unterziehen der Rohvorhersagen einer zeitlichen Filterung (104) und einer heuristischen Filterung (106), um gefilterte Vorhersagen (GT, 108) zu erzeugen,- Berechnen eines Vorhersagefehlers (e) aus den gefilterten Vorhersagen (GT, 108),- Aktualisierung (112) des Kontextklassifikators (100) durch Anwenden von Aktualisierungen (Δw) auf Parameter in dem Satz von Klassifizierungsmodellparametern, die als eine Funktion des Vorhersagefehlers berechnet werden (e).

    PROCÉDÉ D’ALLOCATION DE DONNÉES INTERMÉDIAIRES D’UN RÉSEAU DE NEURONES ARTIFICIEL

    公开(公告)号:FR3109833B1

    公开(公告)日:2022-05-13

    申请号:FR2004337

    申请日:2020-04-30

    Abstract: Selon un aspect, il est proposé un procédé de détermination, pour une allocation mémoire, de placements dans une zone mémoire de blocs de données générés par un réseau de neurones, le procédé comprenant : - une élaboration (21) d’une suite initiale de placements des blocs, chaque placement étant sélectionné (22) parmi plusieurs placements possibles, ladite suite initiale étant définie comme une suite candidate,- une élaboration (24) d’au moins une suite de placements modifiée à partir d’un remplacement d’un placement donné de ladite suite initiale par un placement non sélectionné mémorisé, si la taille envisagée de ladite zone mémoire obtenue par cette suite modifiée est inférieure à celle de ladite zone mémoire de la suite candidate, alors cette suite modifiée devient la suite candidate, les placements des blocs pour l’allocation étant ceux de la suite de placements définie comme suite candidate une fois que chaque suite modifiée a été élaborée. Figure pour l’abrégé : Figure 7a

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