WO2024119350 - METHODS AND APPARATUSES FOR TRANSMITTING NEURAL NETWORK PARAMETERS FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE OR MACHINE LEARNING MODEL TRAINING
National phase entry is expected:
Publication Number
WO/2024/119350
Publication Date
13.06.2024
International Application No.
PCT/CN2022/136777
International Filing Date
06.12.2022
Title **
[English]
METHODS AND APPARATUSES FOR TRANSMITTING NEURAL NETWORK PARAMETERS FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE OR MACHINE LEARNING MODEL TRAINING
[French]
PROCÉDÉS ET APPAREILS DE TRANSMISSION DE PARAMÈTRES DE RÉSEAU NEURONAL POUR ENTRAÎNEMENT DE MODULE D'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE OU D'APPRENTISSAGE MACHINE
Applicants **
HUAWEI TECHNOLOGIES CO., LTD.
Inventors
TANG, Hao
ZHANG, Liqing
MA, Jianglei
Application details
| Total Number of Claims/PCT | * |
| Number of Independent Claims | * |
| Number of Priorities | * |
| Number of Multi-Dependent Claims | * |
| Number of Drawings | * |
| Pages for Publication | * |
| Number of Pages with Drawings | * |
| Pages of Specification | * |
| * | |
| Number of Office Actions | * |
| * | |
International Searching Authority |
CNIPA
* |
| Recordal of a Change of the Applicant's Name/Address |
Change of Applicant's Name and Address
* |
| Type of Assignment |
The Standard Agent's Assignment
* |
| Applicant's Legal Status |
Legal Entity
* |
| * | |
| * | |
| * | |
| * | |
| * | |
| Entry into National Phase under |
Chapter I
* |
| Patent Delivery |
Send the Letters Patent by Courier
* |
| Translation |
|
* The data is based on automatic recognition. Please verify and amend if necessary.
** IP-Coster compiles data from publicly available sources. If this data includes your personal information, you can contact us to request its removal.
Quotation for National Phase entry
| Country | Stages | Total | |
|---|---|---|---|
| China | Filing, Examination, Granting | 3897 | |
| EPO | Filing, Examination, Granting | 64424 | |
| Japan | Filing, Examination, Granting | 4066 | |
| South Korea | Filing, Examination, Granting | 6045 | |
| USA | Filing, Examination, Granting | 18940 |
Total:
97,372
The term for entry into the National Phase has expired. This quotation is for informational purposes only
Contact Us
Abstract[English]
Aspects of the present disclosure provide methods and apparatuses for transmitting neural network (NN) parameters for artificial intelligence or machine learning (AI/ML) model training in a wireless communication network to reduce overhead and delays for AI/ML model training processes. A base station (BS) may transmit, to a user equipment (UE), information indicative of a sparsification configuration for one or more layers of a NN. The sparsification configuration may be indicative of whether sparsification is enabled for a respective layer and/or for each neuron in the respective layer, whether the neuron is connected or disconnected to another neuron in another layer of the NN. The UE may transmit, to the BS, one or more NN parameters associated with one or more connected neurons according to the sparsification configuration. In some embodiments, the sparsification configuration may be configured or determined by the BS.[French]
Des aspects de la présente divulgation concernent des procédés et des appareils de transmission de paramètres de réseau neuronal (NN) pour l'entraînement de modèle d'intelligence artificielle ou d'apprentissage machine (IA/ML) dans un réseau de communication sans fil pour réduire le surdébit et les retards pour des processus d'entraînement de modèle d'IA/ML. Une station de base (BS) peut transmettre, à un équipement utilisateur (UE), des informations indiquant une configuration de dispersion pour une ou plusieurs couches d'un NN. La configuration de dispersion peut indiquer si la dispersion est activée pour une couche respective et/ou pour chaque neurone dans la couche respective, si le neurone est connecté ou déconnecté à un autre neurone dans une autre couche du NN. L'UE peut transmettre, à la BS, un ou plusieurs paramètres de NN associés à un ou plusieurs neurones connectés en fonction de la configuration de dispersion. Dans certains modes de réalisation, la configuration de dispersion peut être configurée ou déterminée par la BS.