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CHARACTERIZING ACTIVITY IN A RECURRENT ARTIFICIAL NEURAL NETWORK AND ENCODING AND DECODING INFORMATION

机译:经常性人工神经网络和编码和解码信息中的表征活动

摘要

Methods, systems, and apparatus, including computer programs encoded on a computer storage medium, for characterizing activity in a recurrent artificial neural network and encoding and decoding information. In one aspect, a method for identifying decision moments in a recurrent artificial neural network can include determining a complexity of patterns of activity in the recurrent artificial neural network, determining a timing of activity having a complexity that is distinguishable from complexity of other activity that is responsive to the input, and identifying a decision moment based on the timing of the activity that has the distinguishable complexity
机译:方法,系统和设备,包括在计算机存储介质上编码的计算机程序,用于在经常性人工神经网络和编码和解码信息中表征活动。在一个方面,一种用于识别经常性人工神经网络中的决策时刻的方法可以包括确定经常性人工神经网络中的活动模式的复杂性,确定具有与其他活动的复杂性可区分的复杂性的活动的时序响应于输入,并根据具有可区分复杂性的活动的时间来识别决策时刻

著录项

  • 公开/公告号EP3803705A1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-04-14

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 INAIT SA;

    申请/专利号EP20190728989

  • 申请日2019-06-06

  • 分类号G06N3/04;G06N3;G06N3/08;G06N5;

  • 国家 EP

  • 入库时间 2022-08-24 18:12:53

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