Generative Maschinenlernmodelle mit Gelernter Erzeugungsreihenfolge

EP4787232 5. August 2026

Anmelder: GDM Holding LLC 🇺🇸

Details

Veröffentlichungs-Nr.
EP4787232
Anmeldetag
30. Januar 2026
Veröffentlichung
5. August 2026
Rechtsraum
EP
IPC
G06N3/045, G06N3/047, G06N7/01
Offizieller Volltext

Abstract

Methods, systems, and apparatus, including computer programs encoded on a computer storage medium, for generating sequences of network outputs using a generative machine learning model following a learned generation order. In one aspect, a method comprises receiving a network input and generating a sequence of network outputs using a generative model, the generating comprising, at each of a plurality of iterations: identifying a set of candidate positions for the iteration; determining uncertainty scores for each of the set of candidate positions using an uncertainty scoring neural network; selecting a position of the sequence of network outputs from the set of candidate positions using the uncertainty scores; and generating the network output at the selected position of the sequence of network outputs using the generative model.

Anmelder

Firma
GDM Holding LLC
Land
🇺🇸 USA
🇺🇸 GDM

GDM Holding ist ein US-amerikanisches Unternehmen im Bereich der Chip- und Halbleiter-Designwerkzeuge. Das Patentportfolio konzentriert sich fast vollständig auf Software und Datenverarbeitung, insbesondere Verfahren zur Optimierung von Transistornetzlisten. Anmeldungen laufen seit 2014 bis heute.

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