G - Physics – 06 – F
Patent
G - Physics
06
F
G06F 15/76 (2006.01) G06F 15/18 (2006.01) G06N 3/067 (2006.01) G06F 17/60 (1995.01)
Patent
CA 2095720
A method of training a neural network (2) having dynamically adjustable parameters controlled by a controller (10) which determine the response of the network (2). A set of input vectors (I l to I n) are input to network (2) at an input port (4). The corresponding set of output vectors (O'l to O'n) provided by the network (2) are compared to a target set of output vectors (O l to O n) by an error logger (12) which provides to the controller (10) a measure of similarity of the two sets. The controller (10) is arranged to alter the dynamic parameters independence on the average number of occasions the output vectors are different from the respective target output vectors. Measuring the similarity of the whole of the output set and target set and adjusting the parameters on this global measure rather than on the similarity of pairs of individual vectors provides enhanced training rates for neural networks having a data throughput rate that can be higher than the rate at which the parameters can be adjusted.
Procédé permettant de former un réseau neuronal (2) ayant des paramètres à réglage dynamique commandés par un contrôleur (10) qui détermine la réponse du réseau (2). Une série de vecteur d'entrée (I1 à In) est introduite dans le réseau (2) par un port d'entrée (4). La série de vecteurs de sortie correspondante (O1 à On) fournie par le réseau (2) est comparée à une série de vecteur de sortie cible (O1 à On) par un enregistreur d'erreurs (12) qui fournit au contrôleur (10) une mesure de similarité entre les deux séries. Le contrôleur (10) est conçu pour modifier l'indépendance des paramètres dynamiques en fonction du nombre moyen d'incidences où les vecteurs de sortie diffèrent des vecteurs de sortie cibles respectifs. Grâce à une mesure de la similarité de l'ensemble de la série de sortie et de la série cible et au réglage des paramètres en fonction de cette mesure globale, par opposition à une mesure de similarité entre des paires de vecteurs individuels, il est possible d'obtenir des taux de formation améliorés pour les réseaux neuronaux ayant un taux de débit de données qui peut être supérieur à la vitesse à laquelle les paramètres peuvene être réglés.
British Telecommunications Public Limited Company
Gowling Lafleur Henderson Llp
LandOfFree
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Profile ID: LFCA-PAI-O-2025390