WO2025169176 - OBTAINING PARAMETERS FOR A LEARNING MODEL WITH NORMALIZATION LAYERS

National phase entry is expected:
Publication Number WO/2025/169176
Publication Date 14.08.2025
International Application No. PCT/IB2025/052655
International Filing Date 13.03.2025
Title **
[English] OBTAINING PARAMETERS FOR A LEARNING MODEL WITH NORMALIZATION LAYERS
[French] OBTENTION DE PARAMÈTRES POUR UN MODÈLE D'APPRENTISSAGE AVEC DES COUCHES DE NORMALISATION
Applicants **
LENOVO (SINGAPORE) PTE. LTD.
Inventors
KOTHAPALLI, Venkata Srinivas
Priority Data
63/574,811   04.04.2024   US
Application details
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Patent Delivery
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译文

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Quotation for National Phase entry

Country StagesTotal
China Filing, Examination, Granting2545
EPO Filing, Examination, Granting12091
Japan Filing, Examination, Granting2307
South Korea Filing, Examination, Granting2380
USA Filing, Examination, Granting5340
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Total: 24,663
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Abstract[English] Various aspects of the present disclosure relate to obtaining parameters for a learning model with normalization layers. An apparatus, such as a network equipment (NE), generates a first set of parameters that are common for a set of learning models (e.g., machine learning models and/or artificial intelligence (AI) models) and respective second sets of parameters for each learning model in the set of learning models. The respective second sets of parameters are parameters of one or more normalization layers of learning models in the set of learning models. The device transmits a message that includes the first set of parameters and at least one second set of parameters to another device, such as a user equipment (UE). In variations, the other device requests the second set of parameters and/or both the first set of parameters and the second set of parameters.[French] Divers aspects de la présente divulgation concernent l'obtention de paramètres pour un modèle d'apprentissage avec des couches de normalisation. Un appareil, tel qu'un équipement de réseau (NE), génère un premier ensemble de paramètres qui sont communs pour un ensemble de modèles d'apprentissage (par exemple, des modèles d'apprentissage automatique et/ou des modèles d'intelligence artificielle (IA)) et des seconds ensembles respectifs de paramètres pour chaque modèle d'apprentissage dans l'ensemble de modèles d'apprentissage. Les seconds ensembles respectifs de paramètres sont des paramètres d'une ou de plusieurs couches de normalisation de modèles d'apprentissage dans l'ensemble de modèles d'apprentissage. Le dispositif transmet un message qui comprend le premier ensemble de paramètres et au moins un second ensemble de paramètres à un autre dispositif, tel qu'un équipement utilisateur (UE). Dans des variantes, l'autre dispositif demande le second ensemble de paramètres et/ou le premier ensemble de paramètres ainsi que le second ensemble de paramètres.