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[发明专利]训练精炼的机器学习模型-CN202211258471.3在审
发明人：奥里奥尔·温亚尔斯;杰弗里·阿德盖特·迪恩;杰弗里·E·欣顿 -专利权人：谷歌有限责任公司
申请日： 2015-06-08 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：一种用于训练精炼的机器学习模型的方法、系统和装置，包括编码在计算机存储媒体上的计算机程序。其中一个方法包括训练繁冗的机器学习模型，其中该繁冗的机器学习模型被配置为接收输入并生成针对多个分类中的每个的相应的分数；以及在多个训练输入上训练精炼的机器学习模型，其中该精炼的机器学习模型也被配置为接收输入并生成针对所述多个分类的分数，包括：使用繁冗的机器学习模型处理每个训练输入以生成针对该训练输入的繁冗的目标软输出；以及训练精炼的机器学习模型以针对每个训练输入生成与针对该训练输入的该繁冗的目标软输出匹配的软输出。
训练精炼机器学习模型

[发明专利]使用神经网络生成集成电路布局-CN202180022841.0在审
发明人：安娜·达林·戈尔迪;阿扎利亚·米霍塞尼;易卜拉欣·松霍里;蒋文杰;王棽;罗杰·戴维·卡蓬特;李永俊;穆斯塔法·纳齐姆·亚兹甘;钱-敏·理查德·何;国·V·勒;詹姆斯·劳东;杰弗里·阿德盖特·迪恩;卡维亚·斯里尼瓦萨塞蒂;奥姆卡尔·帕塔克 -专利权人：谷歌有限责任公司
申请日： 2021-04-22 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06F30/392 文献下载
摘要：一种用于生成计算机芯片布局的方法、系统和设备，包括在计算机存储介质上编码的计算机程序。其中一种方法包括：获得计算机芯片的网表数据；以及生成计算机芯片布局，包括：在包括多个时间步的序列中的每个时间步处放置相应的宏节点，对于每个时间步，所述放置包括：生成时间步的输入表示；使用具有多个网络参数的节点布局神经网络处理输入表示，其中节点布局神经网络被配置为根据网络参数的当前值处理输入表示，以在计算机芯片的表面的多个位置上生成得分分布；以及使用得分分布将要在时间步处放置的宏节点分配给多个位置中的位置。
使用神经网络生成集成电路布局

[发明专利]处理计算图-CN202210503891.7在审
发明人：保罗·A·塔克;杰弗里·阿德盖特·迪恩;桑贾伊·格赫玛瓦特;余原 -专利权人：谷歌有限责任公司
申请日： 2016-10-28 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本公开涉及处理计算图。方法、系统和装置，包括在计算机存储介质上编码的计算机程序，用于：从客户端接收处理计算图的请求；获得表示所述计算图的数据，所述计算图包括多个节点和有向边，其中，每个节点表示相应运算，其中，每个有向边将相应第一节点连接至相应第二节点，所述相应第二节点表示接收由所述相应第一节点所表示的运算的输出作为输入的运算；识别用于执行所请求的运算的多个可用设备；将所述计算图划分成多个子图，每个子图包括所述计算图中的一个或多个节点；以及针对每个子图，将该子图中的一个或多个节点所表示的运算分配到所述多个可用设备中的相应可用设备以供运算。
处理计算

[发明专利]处理计算图-CN201680063236.7有效
发明人：保罗·A·塔克;杰弗里·阿德盖特·迪恩;桑贾伊·格赫玛瓦特;余原 -专利权人：谷歌有限责任公司
申请日： 2016-10-28 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：方法、系统和装置，包括在计算机存储介质上编码的计算机程序，用于：从客户端接收处理计算图的请求；获得表示所述计算图的数据，所述计算图包括多个节点和有向边，其中，每个节点表示相应运算，其中，每个有向边将相应第一节点连接至相应第二节点，所述相应第二节点表示接收由所述相应第一节点所表示的运算的输出作为输入的运算；识别用于执行所请求的运算的多个可用设备；将所述计算图划分成多个子图，每个子图包括所述计算图中的一个或多个节点；以及针对每个子图，将该子图中的一个或多个节点所表示的运算分配到所述多个可用设备中的相应可用设备以供运算。
处理计算

[发明专利]使用循环神经网络分析健康事件-CN201680038249.9有效
发明人：格雷戈里·肖恩·科拉多;杰弗里·阿德盖特·迪恩 -专利权人：谷歌有限责任公司
申请日： 2016-07-26 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：提供了用于使用循环神经网络来分析健康事件的方法、系统和装置，包括编码在计算机存储介质上的计算机程序。一种方法包括：处理健康事件的多个初始时间序列的每一个以针对初始时间序列的每一个来生成初始时间序列中的每个时间步的循环神经网络的相应的网络内部状态；针对初始时间序列中的每一个，将该时间序列中的时间步的网络内部状态中的一个或多个存储在储存库中；获得第一时间序列；使用循环神经网络来处理第一时间序列以生成第一时间序列的序列内部状态；以及选择很可能包括预测第一时间序列中的未来健康事件的健康事件的一个或多个初始时间序列。
使用循环神经网络分析健康事件

[发明专利]使用循环神经网络预测满足条件的可能性-CN201680034775.8有效
发明人：格雷戈里·肖恩·科拉多;伊利亚·苏特思科韦尔;杰弗里·阿德盖特·迪恩 -专利权人：谷歌有限责任公司
申请日： 2016-07-26 - 公布日： 2021-12-17 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：用于使用循环神经网络来预测满足条件的可能性的方法、系统和装置，包括编码在计算机存储介质上的计算机程序。一种系统被配置为处理包括多个时间步中的每一个的各自的输入的时间序列，并且包括：一个或多个循环神经网络层；一个或多个逻辑回归节点，其中逻辑回归节点中的每一个对应于来自预定条件集中的各自的条件，并且其中逻辑回归节点中的每一个被配置为对多个时间步中的每一个：接收用于时间步的网络内部状态；以及根据逻辑回归节点的参数集的当前值，处理用于时间步的网络内部状态，以生成用于时间步的相应条件的未来条件得分。
使用循环神经网络预测满足条件可能性

[发明专利]使用递归神经网络分析健康事件-CN201680029107.6有效
发明人：格雷戈里·肖恩·科拉多;杰弗里·阿德盖特·迪恩;伊利亚·苏特思科韦尔 -专利权人：谷歌有限责任公司
申请日： 2016-07-26 - 公布日： 2021-10-19 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：用于使用递归神经网络分析健康事件的方法、系统和装置，包括在计算机存储介质上编码的计算机程序。一种方法包括获得健康事件的第一时间序列，其中所述第一时间序列包括在多个时间步中的每一个处与特定患者相关联的相应健康相关数据；使用递归神经网络处理所述健康事件的第一时间序列以生成针对所述第一时间序列的神经网络输出；以及从所述针对所述第一时间序列的神经网络输出生成健康分析数据，所述健康分析数据表征可能在所述时间序列中的最后时间步之后发生的未来健康事件。
使用递归神经网络分析健康事件

[发明专利]使用神经网络生成集成电路平面图-CN201980078596.8在审
发明人：钱-敏·理查德·何;威廉·杭;穆斯塔法·纳齐姆·亚兹甘;安娜·达林·戈尔迪;杰弗里·阿德盖特·迪恩;阿扎利亚·米霍塞尼;埃姆雷·通切尔;王亚;阿南德·巴布 -专利权人：谷歌有限责任公司
申请日： 2019-12-04 - 公布日： 2021-08-13 - 主分类号： G06F30/392 文献下载
摘要：本发明公开了方法、系统和设备，包括在计算机存储介质上编码的用于生成计算机芯片平面图的计算机程序。所述方法中的一个包括获得计算机芯片的网表数据；以及生成计算机芯片平面图，包括在包括多个时间步长的序列中的每个时间步长处放置相应节点，所述放置包括对于每个时间步长：生成所述时间步长的输入表示；使用具有多个网络参数的节点布局神经网络处理所述输入表示，其中所述节点布局神经网络被配置成根据所述网络参数的当前值处理所述输入表示，以生成在所述计算机芯片的表面上的多个位置上的分数分布；以及使用所述分数分布将要在所述时间步长处放置的所述节点分配到所述多个位置中的一个位置。
使用神经网络生成集成电路平面图

[发明专利]修改计算图-CN201680063358.6在审
发明人：维贾伊·瓦苏德万;杰弗里·阿德盖特·迪恩;桑贾伊·格赫玛瓦特 -专利权人：谷歌有限责任公司
申请日： 2016-10-28 - 公布日： 2018-07-31 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：包括在计算机存储介质上编码的计算机程序的方法、系统和装置，用于修改计算图以包括发送节点和接收节点。通过将发送节点和接收节点插入到每个子图中，可以有效地处理执行计算图的不同子图的操作的独特设备之间的通信。当被执行时，这些发送节点和接收节点所代表的操作可以使得独特设备对能够以自给自足的方式彼此进行通信。这将协同通信的负担从后端移开，这为处理这种计算图表示的系统提供了在设备执行子图的同时执行一个或多个其他过程的机会。
发送节点接收节点计算机存储介质计算机程序处理执行设备执行系统提供协同通信图表示有效地移开通信

[发明专利]组织分布式存储系统中的数据-CN201380037792.3有效
发明人： 杰弗里·阿德盖特·迪恩;迈克尔·詹姆斯·博耶尔·爱泼斯坦;安德鲁·菲克斯;桑贾伊·格赫玛瓦特;谢诚毅;亚历山大·劳埃德;齐藤靖;米卡尔·彼得·希马尼亚克;塞巴斯蒂安·坎塔克;克里斯·约根·泰勒 -专利权人：谷歌公司
申请日： 2013-05-21 - 公布日： 2017-10-27 - 主分类号： G06F3/06 文献下载
摘要：提供了一种分布式存储系统。该分布式存储系统包括多个前端服务器和用于管理用于客户端的数据的分区。分布式存储系统内的数据与多个账户关联并且被分成多个组，每一组包括多个分块，每一分块与相应的账户相关联，并且每一组具有多个简册，以及每一简册由分布式存储系统的相应的简册服务器管理。可以使用不同的数据复制策略，在分布式存储系统内复制与不同的账户相关联的数据。通过将新分块增加到分布式存储系统，对用于账户的数据量没有限制。响应于对特定账户的数据的客户请求，前端服务器将这些请求传送到具有客户请求的数据的特定分区，并且将客户请求的数据返回给请求客户端。
组织分布式存储系统中的数据

[发明专利]训练精炼的机器学习模型-CN201510435904.1在审
发明人：奥里奥尔·温亚尔斯;杰弗里·阿德盖特·迪恩;杰弗里·E·欣顿 -专利权人：谷歌公司
申请日： 2015-06-08 - 公布日： 2015-12-16 - 主分类号： G06N3/02 文献下载
摘要：一种用于训练精炼的机器学习模型的方法、系统和装置，包括编码在计算机存储媒体上的计算机程序。其中一个方法包括训练繁冗的机器学习模型，其中该繁冗的机器学习模型被配置为接收输入并生成针对多个分类中的每个的相应的分数；以及在多个训练输入上训练精炼的机器学习模型，其中该精炼的机器学习模型也被配置为接收输入并生成针对所述多个分类的分数，包括：使用繁冗的机器学习模型处理每个训练输入以生成针对该训练输入的繁冗的目标软输出；以及训练精炼的机器学习模型以针对每个训练输入生成与针对该训练输入的该繁冗的目标软输出匹配的软输出。
训练精炼机器学习模型

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