N-tuple or ram based neural network classification system...

G - Physics – 06 – F

Patent

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G06F 15/18 (2006.01) G06F 15/76 (2006.01) G06N 3/04 (2006.01) G06N 3/08 (2006.01)

Patent

CA 2318502

The invention relates to a system and a method of training a computer classification system which can be defined by a network comprising a number of n-tuples or Look Up Tables (LUTs), with each n-tuple or LUT comprising a number of rows corresponding to at least a subset of possible classes and comprising columns being addressed by signals or elements of sampled training input data examples, each column being defined by a vector having cells with values, the method comprising determining the column vector cell values based on one or more training sets of training input data examples for different classes so that at least part of the cells comprise or point to information based on the number of times the corresponding cell address is sampled from one or more sets of training input examples, and determining weight cell values corresponding to one or more column vector cells being addressed or sampled by the training examples to thereby allow weighting of one or more column vector cells of positive value during a classification process, said weight cell values being determined based on the information of at least part of the determined column vector cell values and by use of at least part of the training set(s) of input examples. A second aspect of the invention is a system and a method for determining - in a computer classification system -- weight cell values corresponding to one or more column vector cells being addressed by the training examples, wherein the determination is based on the information of at least part of the determined vector cell values, said determination allowing weighting of column vector cells having a positive value or a non-positive value. Finally the invention provides a method and a system for classifying input data examples into a plurality of classes using the computer classification systems.

L'invention concerne un système et un procédé d'apprentissage d'un système de classification informatique qui peut être défini par un réseau comprenant un certain nombre de n-lignes ou des tableaux de recherche (LUT), chaque n-ligne ou LUT comprenant un certain nombre de rangées correspondant à au moins un sous-ensemble de classes possibles et comprenant des colonnes adressées par des signaux ou éléments d'exemples échantillonnés de données constituant les entrées d'apprentissage, chaque colonne étant définie par un vecteur présentant des cellules dotées de valeur. Ce procédé consiste à déterminer les valeurs de cellules du vecteur définissant la colonne en fonction d'un ou plusieurs ensemble(s) d'apprentissage des exemples de données constituant les entrées pour différentes classes de manière qu'au moins une partie des cellules comprennent ou signalent des informations basées sur le nombre de fois que l'adresse des cellules correspondante est échantillonnée à partir d'un ou plusieurs ensemble(s) d'exemples des entrées d'apprentissage et à déterminer les valeurs des cellules de pesage correspondant à une ou plusieurs cellule(s) de vecteur de colonne adressée(s) ou échantillonnée(s) par les exemples d'apprentissage afin de permettre le pesage d'une ou plusieurs cellules du vecteur définissant la colonne positives au cours de la classification, lesdites valeurs de pesage étant déterminées en fonction des informations d'au moins une partie des valeurs des cellules du vecteur définissant la colonne déterminées et à l'aide d'au moins une partie de l'ensemble ou des ensembles d'apprentissage d'exemple d'entrées. Selon une autre variante, l'invention concerne un système et un procédé permettant de déterminer, dans un système de classification neuronal, les valeurs des cellules de pesage correspondant à une ou plusieurs cellules de vecteur déterminées adressées par les exemples d'apprentissage. Cette détermination s'appuie sur les informations d'au moins une partie des valeurs des cellules de vecteur déterminées et elle permet de peser les cellules du vecteur définissant la colonne dont la valeur est positive ou négative. Finalement l'invention concerne un procédé et un système de classification des exemples de données constituant les entrées en une pluralité de classes au moyen de systèmes de classification informatiques.

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