Sistema informático para entrenar redes neuronales.

Un método (400) implementado por ordenador para entrenar una red neuronal que comprende:



determinar (402) matrices de gradientes de un modelo de cálculo de un problema de optimización, el modelo de cálculo que incluye una red neuronal;

cuantificar (404) las matrices de gradientes mediante el uso de matrices de errores de cuantificación almacenados;

actualizar (406) las matrices de errores de cuantificación mediante el uso de las matrices de gradientes cuantificados correspondientes; intercambiar las matrices de gradientes cuantificados con un número de unidades de procesamiento; y modificar el modelo de cálculo según las matrices de gradientes cuantificados; y

además comprende repetir los pasos de la determinación (402), cuantificación (404), actualización (406), e intercambio para cada uno de una pluralidad de mini lotes (218) de datos entrenados del modelo de cálculo, el intercambio para un primero de los mini lotes que es realizado en paralelo con la determinación (402), cuantificación (404), o actualización (406) para un segundo de los mini lotes; y

donde la cuantificación (404) de las matrices de gradientes para un mini lote actual comprende determinar los valores de cuantificación mediante la adición de un error de cuantificación para un mini lote anterior a un valor de gradiente para el mini lote actual.

Tipo: Patente Internacional (Tratado de Cooperación de Patentes). Resumen de patente/invención. Número de Solicitud: PCT/CN2014/086398.

Solicitante: Microsoft Technology Licensing, LLC.

Nacionalidad solicitante: Estados Unidos de América.

Dirección: ONE MICROSOFT WAY REDMOND, WASHINGTON 98052-6399 ESTADOS UNIDOS DE AMERICA.

Inventor/es: YU, DONG, LI,GANG, LANGFORD,JOHN, SEIDE,FRANK TORSTEN BERND, DROPPO,JAMES.

Fecha de Publicación: .

Clasificación Internacional de Patentes:

  • G06N3/04 SECCION G — FISICA.G06 COMPUTO; CALCULO; CONTEO.G06N SISTEMAS DE COMPUTADORES BASADOS EN MODELOS DE CALCULO ESPECIFICOS.G06N 3/00 Sistemas de computadores basados en modelos biológicos (computadores análogos que simulan aspectos funcionales de seres vivos G06G 7/60). › Arquitectura, p. ej. topología de interconexión.
  • G06N3/08 G06N 3/00 […] › Métodos de aprendizaje.
  • G06N7/00 G06N […] › Sistemas de computadores basados en modelos matemáticos específicos.

PDF original: ES-2738319_T3.pdf

 

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