JP2017509952A5 - - Google Patents

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Claims (15)

  1. イベントを生成するための方法であって、
    1のニューラルネットワークとは無関係に動作する第2のニューラルネットワークで前記第1のニューラルネットワークを、前記第1のニューラルネットワークが利用可能なリソースの量によって前記第2のニューラルネットワークの動作が制限されないように、監視することであって、前記第2のニューラルネットワークにおいて、前記第1のニューラルネットワークから伝搬された情報を介して、ターゲットネットワークの前記状態の少なくともサブセットの活性を監視することを含む、監視することと
    前記第2のニューラルネットワークにおいて、前記監視している間に前記第1のニューラルネットワークから受信されたスパイクに少なくとも部分的に基づいて、前記イベントを生成することと
    前記イベントに応答して、前記第2のニューラルネットワークの少なくとも一部の動作が終了された後に、デバッギング動作を実行することと、
    を備える、方法。
  2. 前記第1のニューラルネットワークが、前記第2のニューラルネットワークと同じニューロンタイプを有する、請求項1に記載の方法。
  3. 前記第1のニューラルネットワークが、前記第2のニューラルネットワークと同じトポロジを有する、請求項1に記載の方法。
  4. 前記イベントが例外である、請求項1に記載の方法。
  5. 前記例外がデバッギングのためのブレークポイントである、請求項4に記載の方法。
  6. 前記イベントがメッセージをトリガする、請求項1に記載の方法。
  7. 前記メッセージが、前記第1のニューラルネットワークに関連付けられるネットワーク、システム、および/またはハードウェアの動作に影響を与え、前記ネットワーク、前記システム、および前記ハードウェアが前記第1のニューラルネットワークとは異なる、請求項6に記載の方法。
  8. 前記イベントに少なくとも部分的に基づいて、前記第2のニューラルネットワークを再構成することをさらに備える、請求項1に記載の方法。
  9. 再構成することが、前記第2のニューラルネットワークのサイズを調整すること、パラメータを再構成すること、および/またはしきい値を調整することの1つまたは複数を備える、請求項8に記載の方法。
  10. 前記第2のニューラルネットワークが、前記第1のニューラルネットワークの状態のサブセットに少なくとも部分的に基づいて、前記イベントを生成するようにさらに構成される、請求項1に記載の方法。
  11. 前記第2のニューラルネットワークの第2の状態が、前記第1のニューラルネットワークの第1の状態を追跡する、請求項10に記載の方法。
  12. 前記第1のニューラルネットワークの第1のニューロンが、前記第1の状態に少なくとも部分的に基づいて動作し、前記第1のニューロンが第1のしきい値を有し、
    前記第2のニューラルネットワークの第2のニューロンが、前記第2の状態に少なくとも部分的に基づいて動作し、前記第2のニューロンが第2のしきい値を有する、請求項11に記載の方法。
  13. 前記第2のネットワークが、ユーザ入力、前記第2のネットワークによって実行される監視、またはそれらの組合せの1つあるいは複数に少なくとも部分的に基づいてトレーニング可能である、請求項1に記載の方法。
  14. イベントを生成するための装置であって、
    1のニューラルネットワークとは無関係に動作する第2のニューラルネットワークで前記第1のニューラルネットワークを、前記第1のニューラルネットワークが利用可能なリソースの量によって前記第2のニューラルネットワークの動作が制限されないように、監視するための手段であって前記第2のニューラルネットワークにおいて、前記第1のニューラルネットワークから伝搬された情報を介して、ターゲットネットワークの前記状態の少なくともサブセットの活性を監視することを含む、監視するための手段と、
    前記第2のニューラルネットワークにおいて、前記監視している間に前記第1のニューラルネットワークから受信されたスパイクに少なくとも部分的に基づいて、前記イベントを生成するための手段と
    前記イベントに応答して、前記第2のニューラルネットワークの少なくとも一部の動作が終了された後に、デバッギング動作を実行することと、
    を備える、装置。
  15. イベントを生成するためのプログラムコードを記録した非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記プログラムコードが、方法の請求項1〜13の任意のステップを実行するためのプログラムコードを備える、非一時的コンピュータ可読媒体。
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Families Citing this family (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11615285B2 (en) 2017-01-06 2023-03-28 Ecole Polytechnique Federale De Lausanne (Epfl) Generating and identifying functional subnetworks within structural networks
US11663478B2 (en) 2018-06-11 2023-05-30 Inait Sa Characterizing activity in a recurrent artificial neural network
US11972343B2 (en) 2018-06-11 2024-04-30 Inait Sa Encoding and decoding information
US11893471B2 (en) 2018-06-11 2024-02-06 Inait Sa Encoding and decoding information and artificial neural networks
US11652603B2 (en) 2019-03-18 2023-05-16 Inait Sa Homomorphic encryption
US11569978B2 (en) 2019-03-18 2023-01-31 Inait Sa Encrypting and decrypting information
US11609792B2 (en) * 2019-03-19 2023-03-21 Alibaba Group Holding Limited Maximizing resource utilization of neural network computing system
US11467946B1 (en) * 2019-03-28 2022-10-11 Amazon Technologies, Inc. Breakpoints in neural network accelerator
US11694090B2 (en) 2019-04-10 2023-07-04 International Business Machines Corporation Debugging deep neural networks
US11580401B2 (en) 2019-12-11 2023-02-14 Inait Sa Distance metrics and clustering in recurrent neural networks
US11816553B2 (en) 2019-12-11 2023-11-14 Inait Sa Output from a recurrent neural network
US11651210B2 (en) 2019-12-11 2023-05-16 Inait Sa Interpreting and improving the processing results of recurrent neural networks
US11797827B2 (en) * 2019-12-11 2023-10-24 Inait Sa Input into a neural network
US20210357739A1 (en) * 2020-05-14 2021-11-18 Micron Technology, Inc. Memory device to train neural networks
SE544261C2 (en) 2020-06-16 2022-03-15 IntuiCell AB A computer-implemented or hardware-implemented method of entity identification, a computer program product and an apparatus for entity identification
US12026474B2 (en) 2020-07-17 2024-07-02 Vianai Systems, Inc. Techniques for generating natural language descriptions of neural networks
SE2151100A1 (en) * 2021-09-03 2023-03-04 IntuiCell AB A computer-implemented or hardware-implemented method for processing data, a computer program product, a data processing system and a first control unit therefor

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5408588A (en) 1991-06-06 1995-04-18 Ulug; Mehmet E. Artificial neural network method and architecture
US5632006A (en) 1992-03-02 1997-05-20 Motorola, Inc. Circuit and method of error correcting with an artificial neural network
CN1242848A (zh) * 1996-11-20 2000-01-26 罗伯特·J·詹恩阿罗尼 多内核神经网络并行学习、监视和预报系统
US6560592B1 (en) * 1998-03-19 2003-05-06 Micro Data Base Systems, Inc. Multi-model computer database storage system with integrated rule engine
US6999952B1 (en) 2001-04-18 2006-02-14 Cisco Technology, Inc. Linear associative memory-based hardware architecture for fault tolerant ASIC/FPGA work-around
US7634761B2 (en) 2004-10-29 2009-12-15 Microsoft Corporation Breakpoint logging and constraint mechanisms for parallel computing systems
TWI315054B (en) * 2006-05-10 2009-09-21 Nat Cheng Kung Universit Method for evaluating reliance level of a virtual metrology system in product manufacturing
US8224759B2 (en) 2007-05-01 2012-07-17 Evolved Machines, Inc. Regulating activation threshold levels in a simulated neural circuit
WO2009032220A1 (en) * 2007-08-31 2009-03-12 Saudi Arabian Oil Company Artificial neural network models for determining relative permeability of hydrocarbon reservoirs
WO2010144947A1 (en) 2009-06-15 2010-12-23 Commonwealth Scientific And Industrial Research Organisation Construction and training of a recurrent neural network
EP2681872B1 (en) * 2011-03-01 2016-05-11 Telefonaktiebolaget LM Ericsson (publ) Event monitoring devices and methods
US20130318018A1 (en) 2012-05-23 2013-11-28 General Electric Company Neural network-based turbine monitoring system
US9460382B2 (en) * 2013-12-23 2016-10-04 Qualcomm Incorporated Neural watchdog

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