SYSTEMS AND METHODS FOR MODEL TRAINING BASED ON FEATURE FUSION OF MULTIPLE DATA TYPES
Systems, methods, and computer readable storage media that may be used to train a model based on merged common features of two or more different data types. One method includes receiving a plurality of first data elements of a first data type and a plurality of second data elements of a second data...
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Format: | Patent |
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creator | CHANDA, Raghuveer NARLIKAR, Girija ZENG, Yemao SETHI, Abhishek |
description | Systems, methods, and computer readable storage media that may be used to train a model based on merged common features of two or more different data types. One method includes receiving a plurality of first data elements of a first data type and a plurality of second data elements of a second data type, identifying first features of each of the plurality of first data elements, identifying second features of each of the plurality of second data elements, generating merged features by combining a first feature of the first features of each of the plurality of first data elements with a second feature of the second features of one of the plurality of second data elements, wherein the first feature and the second feature each represent a common feature, and training a model based on the merged features and at least a portion of the first features and the second features.
Systèmes, procédés et supports de stockage lisibles par ordinateur qui peuvent être utilisés pour entraîner un modèle sur la base de caractéristiques communes fusionnées d'au moins deux types de données différents. Un procédé consiste à recevoir une pluralité de premiers éléments de données d'un premier type de données et une pluralité de seconds éléments de données d'un second type de données, à identifier des premières caractéristiques de chacun de la pluralité de premiers éléments de données, à identifier des secondes caractéristiques de chacun de la pluralité de seconds éléments de données, à générer des caractéristiques fusionnées par combinaison d'une première caractéristique des premières caractéristiques de chacun de la pluralité de premiers éléments de données avec une seconde caractéristique des secondes caractéristiques de l'un de la pluralité de seconds éléments de données, la première caractéristique et la seconde caractéristique représentant chacune une caractéristique commune, et à entraîner un modèle sur la base des caractéristiques fusionnées et d'au moins une partie des premières caractéristiques et des secondes caractéristiques. |
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Systèmes, procédés et supports de stockage lisibles par ordinateur qui peuvent être utilisés pour entraîner un modèle sur la base de caractéristiques communes fusionnées d'au moins deux types de données différents. Un procédé consiste à recevoir une pluralité de premiers éléments de données d'un premier type de données et une pluralité de seconds éléments de données d'un second type de données, à identifier des premières caractéristiques de chacun de la pluralité de premiers éléments de données, à identifier des secondes caractéristiques de chacun de la pluralité de seconds éléments de données, à générer des caractéristiques fusionnées par combinaison d'une première caractéristique des premières caractéristiques de chacun de la pluralité de premiers éléments de données avec une seconde caractéristique des secondes caractéristiques de l'un de la pluralité de seconds éléments de données, la première caractéristique et la seconde caractéristique représentant chacune une caractéristique commune, et à entraîner un modèle sur la base des caractéristiques fusionnées et d'au moins une partie des premières caractéristiques et des secondes caractéristiques.</description><language>eng ; fre</language><subject>CALCULATING ; COMPUTING ; COUNTING ; HANDLING RECORD CARRIERS ; PHYSICS ; PRESENTATION OF DATA ; RECOGNITION OF DATA ; RECORD CARRIERS</subject><creationdate>2022</creationdate><oa>free_for_read</oa><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Tsyndetics_thumb_exl</thumbnail><linktohtml>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&date=20220120&DB=EPODOC&CC=WO&NR=2022015294A1$$EHTML$$P50$$Gepo$$Hfree_for_read</linktohtml><link.rule.ids>230,308,780,885,25564,76547</link.rule.ids><linktorsrc>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&date=20220120&DB=EPODOC&CC=WO&NR=2022015294A1$$EView_record_in_European_Patent_Office$$FView_record_in_$$GEuropean_Patent_Office$$Hfree_for_read</linktorsrc></links><search><creatorcontrib>CHANDA, Raghuveer</creatorcontrib><creatorcontrib>NARLIKAR, Girija</creatorcontrib><creatorcontrib>ZENG, Yemao</creatorcontrib><creatorcontrib>SETHI, Abhishek</creatorcontrib><title>SYSTEMS AND METHODS FOR MODEL TRAINING BASED ON FEATURE FUSION OF MULTIPLE DATA TYPES</title><description>Systems, methods, and computer readable storage media that may be used to train a model based on merged common features of two or more different data types. One method includes receiving a plurality of first data elements of a first data type and a plurality of second data elements of a second data type, identifying first features of each of the plurality of first data elements, identifying second features of each of the plurality of second data elements, generating merged features by combining a first feature of the first features of each of the plurality of first data elements with a second feature of the second features of one of the plurality of second data elements, wherein the first feature and the second feature each represent a common feature, and training a model based on the merged features and at least a portion of the first features and the second features.
Systèmes, procédés et supports de stockage lisibles par ordinateur qui peuvent être utilisés pour entraîner un modèle sur la base de caractéristiques communes fusionnées d'au moins deux types de données différents. Un procédé consiste à recevoir une pluralité de premiers éléments de données d'un premier type de données et une pluralité de seconds éléments de données d'un second type de données, à identifier des premières caractéristiques de chacun de la pluralité de premiers éléments de données, à identifier des secondes caractéristiques de chacun de la pluralité de seconds éléments de données, à générer des caractéristiques fusionnées par combinaison d'une première caractéristique des premières caractéristiques de chacun de la pluralité de premiers éléments de données avec une seconde caractéristique des secondes caractéristiques de l'un de la pluralité de seconds éléments de données, la première caractéristique et la seconde caractéristique représentant chacune une caractéristique commune, et à entraîner un modèle sur la base des caractéristiques fusionnées et d'au moins une partie des premières caractéristiques et des secondes caractéristiques.</description><subject>CALCULATING</subject><subject>COMPUTING</subject><subject>COUNTING</subject><subject>HANDLING RECORD CARRIERS</subject><subject>PHYSICS</subject><subject>PRESENTATION OF DATA</subject><subject>RECOGNITION OF DATA</subject><subject>RECORD CARRIERS</subject><fulltext>true</fulltext><rsrctype>patent</rsrctype><creationdate>2022</creationdate><recordtype>patent</recordtype><sourceid>EVB</sourceid><recordid>eNqNyj0KwkAQQOE0FqLeYcBaSFYtUo7urFnYn5CZRVKFIGslGoj3RwsPYPX44C2LxD0LeQYMGjxJEzWDiR34qMmBdGiDDRc4IZOGGMAQSuoITGL7ZTTgkxPbOgKNgiB9S7wuFvfxMefNr6tia0jOzS5PryHP03jLz_werlGVSpXVUdUHrPb_XR8LMTEh</recordid><startdate>20220120</startdate><enddate>20220120</enddate><creator>CHANDA, Raghuveer</creator><creator>NARLIKAR, Girija</creator><creator>ZENG, Yemao</creator><creator>SETHI, Abhishek</creator><scope>EVB</scope></search><sort><creationdate>20220120</creationdate><title>SYSTEMS AND METHODS FOR MODEL TRAINING BASED ON FEATURE FUSION OF MULTIPLE DATA TYPES</title><author>CHANDA, Raghuveer ; NARLIKAR, Girija ; ZENG, Yemao ; SETHI, Abhishek</author></sort><facets><frbrtype>5</frbrtype><frbrgroupid>cdi_FETCH-epo_espacenet_WO2022015294A13</frbrgroupid><rsrctype>patents</rsrctype><prefilter>patents</prefilter><language>eng ; fre</language><creationdate>2022</creationdate><topic>CALCULATING</topic><topic>COMPUTING</topic><topic>COUNTING</topic><topic>HANDLING RECORD CARRIERS</topic><topic>PHYSICS</topic><topic>PRESENTATION OF DATA</topic><topic>RECOGNITION OF DATA</topic><topic>RECORD CARRIERS</topic><toplevel>online_resources</toplevel><creatorcontrib>CHANDA, Raghuveer</creatorcontrib><creatorcontrib>NARLIKAR, Girija</creatorcontrib><creatorcontrib>ZENG, Yemao</creatorcontrib><creatorcontrib>SETHI, Abhishek</creatorcontrib><collection>esp@cenet</collection></facets><delivery><delcategory>Remote Search Resource</delcategory><fulltext>fulltext_linktorsrc</fulltext></delivery><addata><au>CHANDA, Raghuveer</au><au>NARLIKAR, Girija</au><au>ZENG, Yemao</au><au>SETHI, Abhishek</au><format>patent</format><genre>patent</genre><ristype>GEN</ristype><title>SYSTEMS AND METHODS FOR MODEL TRAINING BASED ON FEATURE FUSION OF MULTIPLE DATA TYPES</title><date>2022-01-20</date><risdate>2022</risdate><abstract>Systems, methods, and computer readable storage media that may be used to train a model based on merged common features of two or more different data types. One method includes receiving a plurality of first data elements of a first data type and a plurality of second data elements of a second data type, identifying first features of each of the plurality of first data elements, identifying second features of each of the plurality of second data elements, generating merged features by combining a first feature of the first features of each of the plurality of first data elements with a second feature of the second features of one of the plurality of second data elements, wherein the first feature and the second feature each represent a common feature, and training a model based on the merged features and at least a portion of the first features and the second features.
Systèmes, procédés et supports de stockage lisibles par ordinateur qui peuvent être utilisés pour entraîner un modèle sur la base de caractéristiques communes fusionnées d'au moins deux types de données différents. Un procédé consiste à recevoir une pluralité de premiers éléments de données d'un premier type de données et une pluralité de seconds éléments de données d'un second type de données, à identifier des premières caractéristiques de chacun de la pluralité de premiers éléments de données, à identifier des secondes caractéristiques de chacun de la pluralité de seconds éléments de données, à générer des caractéristiques fusionnées par combinaison d'une première caractéristique des premières caractéristiques de chacun de la pluralité de premiers éléments de données avec une seconde caractéristique des secondes caractéristiques de l'un de la pluralité de seconds éléments de données, la première caractéristique et la seconde caractéristique représentant chacune une caractéristique commune, et à entraîner un modèle sur la base des caractéristiques fusionnées et d'au moins une partie des premières caractéristiques et des secondes caractéristiques.</abstract><oa>free_for_read</oa></addata></record> |
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