Евразийский сервер публикаций

Евразийская заявка № 201990407

   Библиографические данные

(11) Номер патентного документа

201990407

(21) Номер евразийской заявки

201990407

(22) Дата подачи евразийской заявки

2019.02.27

(51) Индексы Международной патентной классификации

G06F 17/00 (2019.01)

(43)(13) Дата публикации евразийской заявки, код вида документа

A1 2020.08.31 Бюллетень № 08  тит.лист, описание 

(31) Номер заявки, на основании которой испрашивается приоритет

2019103863

(32) Дата подачи заявки, на основании которой испрашивается приоритет

2019.02.12

(33) Код страны, идентифицирующий ведомство или организацию, которая присвоила номер заявки, на основании которой испрашивается приоритет

RU

(71) Сведения о заявителе(ях)

ПУБЛИЧНОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО "СБЕРБАНК РОССИИ" (ПАО СБЕРБАНК) (RU)

(72) Сведения об изобретателе(ях)

Жаров Ярослав Максимович, Корженков Денис Михайлович (RU)

(74) Сведения о представителе(ях)
или патентном поверенном

Герасин Б.В. (RU)

(54) Название изобретения

СПОСОБ ОТЛАДКИ ОБУЧЕННОЙ РЕКУРРЕНТНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ

   Реферат  [ENG]
(57) Настоящее решение относится к области обработки данных, в частности к способу для работы с обученными нейронными сетями (НС) и их отладки. Достигаемый технический эффект от применения заявленного способа заключается в обеспечении возможности оценить влияние входных возмущений на результат вычисления агрегирующей функции от скрытых состояний РНС, за счет минимизации меры расхождения при поиске релевантных подпоследовательностей токенов. Указанный технический результат достигается за счет компьютерно-реализуемого способа отладки обученной рекуррентной нейронной сети (РНС), выполняемый с помощью по меньшей мере одного процессора, причем РНС обучена на наборе данных, состоящем из последовательностей токенов, которые являются векторными представлениями элементов упомянутого набора данных, и способ содержит этапы, на которых: a) получают значение агрегирующей функции скрытых состояний РНС для упомянутой последовательности токенов; b) осуществляют поиск внутри упомянутой последовательности токенов по меньшей мере одной подпоследовательности токенов и определяют для каждой упомянутой подпоследовательности агрегирующую функцию скрытых состояний РНС; c) определяют подпоследовательность токенов на основании минимального значения меры расхождения между значениями агрегирующих функций, полученных на этапах a) и b).

 
   Публикации документа
Раздел бюллетеня

Бюллетень,
дата публикации

Содержание публикации

NF9A
Восстановление права на евразийскую заявку

2021-04
2021.04.28

Дата восстановления права на евразийскую заявку: 2021.04.07
Дата публикации сведений об отзыве заявки: 2020.12.30
Сведения об отзыве опубликованы в бюллетене № №12 за 2020 год

FA9A
Отзыв заявки

2020-12
2020.12.17

Дата отзыва заявки: 2020.09.30


 
Назад|  Новый поиск