WO2025000377 - COMMUNICATION-EFFICIENT TRAINING FOR WIRELESS SPLIT-LEARNING-BASED FUNCTIONS

National phase entry is expected:
Publication Number WO/2025/000377
Publication Date 02.01.2025
International Application No. PCT/CN2023/104056
International Filing Date 29.06.2023
Title **
[English] COMMUNICATION-EFFICIENT TRAINING FOR WIRELESS SPLIT-LEARNING-BASED FUNCTIONS
[French] ENTRAÎNEMENT EFFICACE EN COMMUNICATION POUR DES FONCTIONS BASÉES SUR UN APPRENTISSAGE DIVISÉ SANS FIL
Applicants **
HUAWEI TECHNOLOGIES CO., LTD.
Inventors
ALHUSSEIN, Omar Ahmad Mohammad
AKHAVAIN MOHAMMADI, Mehdi Arashmid
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 *
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Number of Office Actions *
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International Searching Authority
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Recordal of a Change of the Applicant's Name/Address
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Type of Assignment
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Applicant's Legal Status
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Entry into National Phase under
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Patent Delivery
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Translation

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Quotation for National Phase entry

Country StagesTotal
China Filing, Examination, Granting2634
EPO Filing, Examination, Granting27829
Japan Filing, Examination, Granting3135
South Korea Filing, Examination, Granting4047
USA Filing, Examination, Granting11740
MasterCard Visa
Total: 49,385

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Abstract[English] Methods, apparatus, and systems for training a neural network that is split over elements of a communication network are disclosed. To train a split neural network, data needs to be iteratively transmitted between encoding and decoding parts of the neural network, which requires provisioning of resources from the communication network. Embodiments of the present disclosure may improve the communication efficiency of training by determining whether to send model parameters between the encoding and decoding parts. Some embodiments may determine this based on the size of the neural network and the size of the dataset needed for training. Some embodiments may send the modelling parameters to a location intermediate between the encoding and decoding parts for processing.[French] Des procédés, un appareil et des systèmes pour entraîner un réseau neuronal qui est divisé sur des éléments d'un réseau de communication sont divulgués. Pour entraîner un réseau neuronal divisé, des données doivent être transmises de manière itérative entre des parties de codage et de décodage du réseau neuronal, ce qui nécessite la fourniture de ressources à partir du réseau de communication. Des modes de réalisation de la présente divulgation peuvent améliorer l'efficacité de communication d'un entraînement en déterminant s'il faut envoyer des paramètres de modèle entre les parties de codage et de décodage. Certains modes de réalisation peuvent déterminer ceci sur la base de la taille du réseau neuronal et de la taille de l'ensemble de données nécessaire pour l'entraînement. Certains modes de réalisation peuvent envoyer les paramètres de modélisation à un emplacement intermédiaire entre les parties de codage et de décodage pour le traitement.

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