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PROCÉDÉ ET DISPOSITIF D'APPRENTISSAGE CONTINU SUR DISPOSITIF D'UN RÉSEAU NEURONAL ANALYSANT DES DONNÉES D'ENTRÉE ET PROCÉDÉ ET DISPOSITIF POUR TESTER LE RÉSEAU NEURONAL À UTILISER POUR TÉLÉPHONES INTELLIGENTS, DRONES, NAVIRES, OU À USAGE MILITAIRE
PROCÉDÉ ET DISPOSITIF D'APPRENTISSAGE CONTINU SUR DISPOSITIF D'UN RÉSEAU NEURONAL ANALYSANT DES DONNÉES D'ENTRÉE ET PROCÉDÉ ET DISPOSITIF POUR TESTER LE RÉSEAU NEURONAL À UTILISER POUR TÉLÉPHONES INTELLIGENTS, DRONES, NAVIRES, OU À USAGE MILITAIRE
A method for on-device continual learning of a neural network which analyzes input data is provided to be used for smartphones, drones, vessels, or a military purpose. The method includes steps of: a learning device, (a) sampling new data to have a preset first volume, instructing an original data generator network, which has been learned, to repeat outputting synthetic previous data corresponding to a k-dimension random vector and previous data having been used for learning the original data generator network, such that the synthetic previous data has a second volume, and generating a batch for a current-learning; and (b) instructing the neural network to generate output information corresponding to the batch. The method can be performed by generative adversarial networks (GANs), online learning, and the like. Also, the present disclosure has effects of saving resources such as storage, preventing catastrophic forgetting, and securing privacy.
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