INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Avantageusement, le ratio ci-dessus est supérieur ou égal à 0,18, avantageusement supérieur ou égal à 0,2, avantageusement supérieur ou égal à 0,3, et encore plus préférentiellement supérieur ou égal à 0,4.
Le cœur de la capsule comprend un ou plusieurs solvants lipophiles classiquement utilisés dans l’industrie alimentaire.
Dans un mode de réalisation préféré, ces solvants lipophiles peuvent être des triglycérides, notamment des triglycérides à chaîne moyenne, et en particulier des triglycérides d'acide caprylique et caprique, ou des mélanges de triglycérides tels que l'huile végétale, l'huile d'olive, l'huile de tournesol, l'huile de maïs, l'huile d'arachide, l’huile de pépins de raisin, l’huile de germe de blé, les huiles minérales et les huiles de silicone, ou un de leurs mélanges.
La quantité de solvant lipophile dans le cœur d'une capsule selon l'invention est de l'ordre de 0,01 % à 90 %, préférentiellement de 25 % à 75 %, du poids total de la capsule.
Le cœur peut également comprendre un arôme comprenant une ou plusieurs molécules aromatiques telles qu'utilisées classiquement dans la formulation de compositions aromatisantes. De telles substances aromatisantes sont mentionnées par exemple, dans « Common Fragrance and Flavor Materials », Wiley-VCH, Weinheim, 2006.
On citera notamment les hydrocarbures aromatiques, terpéniques et/ou sesquiterpéniques, et plus particulièrement les huiles essentielles, les alcools, les aldéhydes, les phénols, les acides carboxyliques sous leurs diverses formes, les acétals et éthers aromatiques, les hétérocycles azotés, les cétones, les sulfures, les disulfures et les mercaptans qui peut être aromatique ou non aromatique.
Le cœur peut également comprendre une ou plusieurs charges telles qu'utilisées dans les émulsions aromatiques. On citera la gomme dammar, les résines de bois du type gomme ester, l'isobutyrate d'acétate de saccharose (SAIB) ou les huiles végétales bromées. La fonction de ces charges est d'ajuster la densité du cœur liquide.
Le cœur peut également comprendre un ou plusieurs édulcorants, qui peuvent se présenter sous la forme d'une solution ou suspension dans l'éthanol. Des exemples d'édulcorants appropriés peuvent être, mais sans s'y limiter, l'aspartame, la saccharine, le NHDC, le sucralose, l'acésulfame, le néotame, la stévia et ses dérivés etc. Le cœur peut également comprendre un ou plusieurs agents aromatiques "sensates", qui procurent soit un effet rafraîchissant soit un effet chaud en bouche. Des agents rafraîchissants appropriés peuvent être, sans s'y limiter, le succinate de menthyle et ses dérivés, en particulier Physcool®. Un agent à effet chaud approprié peut-être, sans s'y limiter, l'éther vanillyl éthylique, ou le gold root.
Des exemples d'arômes complexes appropriés sont la vanille, le café, le chocolat, la cannelle, la menthe.
Lorsque le cœur de la capsule comprend plusieurs arômes, la quantité totale du mélange d’arômes est comprise entre 5 % et 60% en poids par rapport au poids total du cœur de la capsule.
Le deuxième objet de la présente invention se rapporte à un sachet à usage oral pour une libération immédiate et durable d’un arôme caractérisé en ce qu’il comprend une ou plusieurs capsules contenant ledit arôme telles définies précédemment, lesdites capsules étant disposée(s) à l’intérieur du sachet à usage oral. Une des applications des capsules selon la présente invention, est l’utilisation pour l’aromatisation de sachets oraux encore appelés snus, lesdits sachets étant poreux et comprenant ou non du tabac. Le principal avantage de l’utilisation des capsules dans ces produits snus est qu’elles permettent une aromatisation par libération de l’arôme de manière immédiate et durable, sous forme d’une « explosion ». Un autre avantage réside dans le fait de permettre au consommateur de choisir le moment précis lors duquel il va éclater la capsule aromatisée contenue dans le sachet, permettant ainsi de libérer les agents aromatisants. En effet, les consommateurs de snus, ont l’habitude de garder ledit sachet en bouche jusqu’à une heure. Il est donc indispensable que le consommateur puisse être en mesure d’éclater la capsule selon l’invention en s’en rendant compte à la fois par l’émission d’un claquement audible, mais également par la sensation d’éclatement de ladite capsule entre les dents. Par conséquent, la capsule doit ainsi supporter de rester dans le milieu chaud et humide que constitue la salive (37°C à pH entre 6,8 et 7,5), pendant une longue période de temps (en moyenne une heure), tout en conservant des propriétés de dureté et déformabilité adéquates.
Dans un premier mode de réalisation, le sachet selon l’invention comprend du tabac sous forme de feuilles ou sous forme de tabac épuisé. Ce type de produit en sachet à usage oral correspond au snus classique, dans le sens où celui-ci comprend du tabac. Le tabac présent dans les sachets présente un taux d’humidité très important, d’où l‘importance pour les capsules de résister à l’eau. En effet, en tenant compte de l’humidité du tabac de près de 40%, l’humidité apportée par la salive lorsque le sachet est placé dans la bouche, ainsi que la température dans la bouche, le taux global d’humidité peut atteindre les 95%.
Dans un second mode de réalisation, le sachet à usage oral selon l’invention ne comprend pas de tabac. Dans ce mode de réalisation, le tabac est remplacé par un mélange comprenant des fibres d’acétate de cellulose, une forte quantité d’humectants, des agents de pH, avec ou sans nicotine. Ce nouveau type de produit a été développé ces dernières années afin de contourner la règlementation interdisant les snus contenant du tabac. Mais ces produits reproduisant l’effet d’un snus classique, présentent les mêmes inconvénients que les snus classiques avec tabac, en ce sens que le taux d’humidité y est élevé à cause des humectants présents dans le sachet. En outre, que les sachets comprennent ou non du tabac, ceux-ci sont conditionnés dans de petites boites où l’humidité est extrêmement élevée, puisqu’elle est nécessaire afin d’assurer la qualité du produit avant sa consommation.
Le sachet selon l’invention comprend une ou plusieurs capsules.
Selon un mode de réalisation, le sachet selon l’invention comprend en outre des fibres végétales, et/ou des agents aromatiques encapsulés ou non, et/ou des agents remplissants et/ou des agents humectant disposés à l’intérieur du sachet.
Exemples selon le premier mode de réalisation :
Référence D1:1 D1:2 D2:1 D2:2 Diamètre extérieur des disques (mm) 5,0 5,0 5,0 5,0 Epaisseur des disques (mm) 0,5 0,5 0,5 0,5 Ecartement constant entre disques (mm) 1,0 1,0 2,0 2,0 Profondeur des Gorges (mm) 1,0 2,0 1,0 2,0 Nombre de disques 20 20 12 12 Longueur totale de l'organe d'application (mm) 30,5 30,5 30,5 30,5
Exemples selon le quatrième mode de réalisation en gradient : L’écartement est croissant de l’extrémité distale vers l’extrémité proximale :
Référence G0.5>2.3:1 G0.5>2.3:2 Diamètre extérieur des disques (mm) 5,0 5,0 Epaisseur des disques (mm) 0,5 0,5 Ecartement minimum entre disques (mm) 0,5 0,5 Croissance de l’écartement entre disques 10% 10% Ecartement maximum entre disques (mm) 2,3 2,3 Profondeur des Gorges (mm) 1,0 2,0 Nombre de disques 18 18 Longueur totale de l'organe d'application (mm) 29,3 29,3
Exemples selon le cinquième mode de réalisation en alterné : Les écartements respectifs alternent successivement entre l’écartement minium indiqué et l’écartement maximum indiqué :
Référence A0.5/1.5:2 A1/2:2 Diamètre extérieur des disques (mm) 5,0 5,0 Epaisseur des disques (mm) 0,5 0,5 Ecartement minimum entre disques (mm) 0,5 1,0 Ecartement maximum entre disques (mm) 1,5 2,0 Profondeur des Gorges (mm) 2,0 2,0 Nombre de disques 20 16 Longueur totale de l'organe d'application (mm) 30 30
Exemples selon le sixième mode de réalisation en incliné : Toutes les épaisseurs des disques, prises au niveau du support longitudinal, sont sensiblement identiques. Tous les écartements, pris au niveau des contours périphériques extérieurs des disques adjacents, sont sensiblement identiques.
Les organes d’application sont dépourvus de palet terminal :
Référence I1:1 I2:1 Diamètre extérieur des disques (mm) 5,0 6,0 Ecartement minimal entre disques, pris au fond des gorges (mm) 0,0 0,0 Ecartement maximale entre disques, pris en périphérie (mm) 1,0 2,0 Profondeur des Gorges (mm) 1,0 1,0 Nombre de disques 24 12 Longueur totale de l'organe d'application (mm) 25 25
A titre d’exemple, la loi de probabilité initiale est une distribution uniforme ou une distribution gaussienne.
Selon l’exemple décrit, la loi de probabilité initiale est obtenue à partir de la vraisemblance des transformations associées au groupe de symétrie initial mesurée pour un ensemble d’entrées correspondant aux entrées attendues dans le cadre d’une utilisation spécifique de l’algorithme de prédiction considéré.
Selon un autre exemple, la loi de probabilité initiale peut être obtenue à partir de connaissance experte quant aux propriétés à satisfaire par l’algorithme de prédiction considéré.
Lors de l’étape de détermination, le système 10 détermine un sous-groupe du groupe de symétrie initial .
Le sous-groupe est muni d’une loi de probabilité, dite loi de probabilité de sous-groupe .
Le sous-groupe présente également une dimension (une taille lorsque celui-ci est fini)
Le sous-groupe correspond à des transformations des entrées données à l’algorithme de prédiction.
Le sous-groupe est, en outre, destiné à être utilisé pour générer des données d’apprentissage par application des transformations correspondantes au jeu de données d’apprentissage initial selon la loi de probabilité de sous-groupe .
Le système 10 détermine le sous-groupe et la loi de probabilité de sous-groupe selon une technique d’optimisation sous au moins une contrainte d’optimisation.
La technique d’optimisation utilise le jeu de données d’apprentissage initial, le groupe de symétrie initial et la loi de probabilité initiale .
Avantageusement, plusieurs contraintes d’optimisation sont prises en compte dans la technique d’optimisation.
Chaque contrainte d’optimisation est la traduction mathématique d’au moins une contrainte sur la mise en œuvre pratique de l’apprentissage ou contrainte d’apprentissage, ainsi que sur le déploiement de l’algorithme entraîné sur une architecture cible.
Selon un premier exemple, le système sur lequel est déployé l’algorithme entraîné (éventuellement confondu avec le système 10) étant un système physique, ses capacités sont limitées, notamment en terme de mémoire et de quantité d’opérations qui peuvent être réalisées dans un temps donné.
En ce sens, les contraintes à prendre en compte durant l’apprentissage du premier exemple sont exogènes puisque les contraintes sont liées aux capacités matérielles de l’architecture de déploiement.
A titre d’exemple de telles contraintes d’apprentissage, il peut être cité la capacité de mémorisation, la quantité de calcul réalisable par le système sur lequel est déployé l’algorithme entrainé, le temps de réponse souhaité ou encore des contraintes de liées à la confidentialité des données ou de sécurité.
Selon un deuxième exemple, le procédé d’augmentation de données se traduit en pratique par une augmentation du temps d’apprentissage et/ou une détérioration de la convergence du processus d’entraînement. Ainsi, le temps nécessaire à l’apprentissage et à la convergence de celui-ci peuvent être des contraintes pertinentes.
Les tensioactifs cationisables peuvent être choisis parmi les alkylamines grasses, de préférence les dialkylamines grasses. Des exemples non limitatifs incluent diméthyl lauramine, diméthyl béhénamine, diméthyl cocamine, diméthyl myristamine, diméthyl palmitamine, diméthyl stéaramine, diméthyl suif-amine, diméthyl soja-amine, et des mélanges de ceux-ci.
Les dialkylamines grasses incluent les amidoamines grasses, leurs sels et des mélanges de ceux-ci. Des exemples non limitatifs de dialkylamines grasses incluent oléamidopropyl diméthylamine, linoléamidopropyl diméthylamine, isostéaramidopropyl diméthylamine, stéaramidopropyl diméthylamine, oléylhydroxyéthylimidazoline, stéaramidopropyldiméthylamine, béhénamidopropyldiméthylamine, béhénamidopropyldiéthylamine, béhénamidoéthyldiéthylamine, béhénamidoéthyldiméthylamine, arachidamidopropyldiméthylamine, arachidamidopropyldiéthylamine, arachidamidoéthyldiéthylamine, arachidamidoéthyldiméthylamine, brassicamidopropyldiméthylamine, lauramidopropyl diméthylamine, myristamidopropyl diméthylamine, dilinoléamidopropyl diméthylamine, et palmitamidopropyl diméthylamine.
Des acides mono-, di- et/ou tri-carboxyliques non polymères peuvent être utilisés pour « neutraliser » les dialkylamines grasses. Dans certains cas, les un ou plusieurs acides mono-, di- et/ou tri-carboxyliques non polymères incluent au moins un acide dicarboxylique. Des exemples non limitatifs incluent acide lactique, acide oxalique, acide malonique, acide malique, acide glutarique, acide citraconique, acide succinique, acide adipique, acide tartrique, acide fumarique, acide maléique, acide sébacique, acide azélaïque, acide dodécanedioïque, acide phtalique, acide isophtalique, acide téréphtalique, acide 2,6-naphtalène dicarboxylique, acide benzoïque et des mélanges de ceux-ci. En particulier, l’acide lactique ou l’acide tartrique ou des mélanges de ceux-ci sont utiles, notamment en combinaison avec des diméthylamines grasses telles que, par exemple, la stéaramidopropyl diméthylamine.
La composition cosmétique peut être formulée de telle sorte que les deux tensioactifs cationiques ou plus soient associés à des ions anioniques équilibrants identiques ou différents. Par exemple, au moins un des deux tensioactifs cationiques ou plus peut avoir un ion chlorure et/ou un ion sulfate. Dans certains cas, les deux tensioactifs cationiques ou plus comprennent le chlorure de cétrimonium et l’un ou les deux parmi le méthosulfate de béhentrimonium et le chlorure de béhentrimonium. Dans d’autres cas, les deux tensioactifs cationiques ou plus comprennent le chlorure de béhentrimonium et l’un ou les deux parmi le méthosulfate de béhentrimonium et le chlorure de cétrimonium.
Dans certains modes de réalisation, la composition cosmétique peut être formulée avec un tensioactif cationique choisi parmi le chlorure de béhentrimonium, le chlorure de cétrimonium, le méthosulfate de béhentrimonium, ou leurs mélanges. Dans d’autres modes de réalisation encore, le ou les tensioactifs cationiques sont choisis parmi chlorure de cétrimonium, chlorure de stéarimonium, chlorure de béhentrimonium, méthosulfate de béhentrimonium, méthosulfate de béhénamidopropyltrimonium, chlorure de stéaramidopropyltrimonium, chlorure d’arachidtrimonium, chlorure de distéaryldimonium, chlorure de dicétyldimonium, chlorure de tricétylmonium, oléamidopropyl diméthylamine, linoléamidopropyl diméthylamine, stéaramidopropyl diméthylamine, oléyl hydroxyéthyl imidazoline, stéaramidopropyldiméthylamine, béhénamidopropyldiméthylamine, béhénamidopropyldiéthylamine, béhénamidoéthyldiéthylamine, béhénamidoéthyldiméthylamine, arachidamidopropyldiméthylamine, arachidamido-propyidiéthylamine, arachidamidoethyidiéthylamine, arachidamidoethyidiméthylamine, et un mélange de ceux-ci.
Tensioactif(s) amphotère(s) La composition cosmétique peut comprendre un ou des tensioactifs amphotères, par exemple, en une quantité d’environ 0,05 à environ 10 % en poids, par rapport au poids total de la composition cosmétique. Dans certains cas, la quantité de tensioactif(s) amphotère(s) présent(s) dans la composition cosmétique est d’environ 0,05 à environ 10 % en poids, d’environ 0,05 à environ 9 % en poids, d’environ 0,05 à environ 8 % en poids, d’environ 0,05 à environ 7 % en poids, d’environ 0,05 à environ 6 % en poids, d’environ 0,05 à environ 5 % en poids, d’environ 0,05 à environ 5 % en poids, d’environ 0,05 à environ 5 % en poids, d’environ 0,05 à environ 5 % en poids. 05 à environ 5 % en poids, environ 0,05 à environ 4 % en poids, environ 0,05 à environ 3 % en poids, environ 0,05 à environ 2 % en poids, 0,05 à environ 1 % en poids ; environ 0,1 à environ 10 % en poids, environ 0,1 à environ 9 % en poids, environ 0,1 à environ 7 % en poids, environ 0,1 à environ 5 % en poids, environ 0,1 à environ 4 % en poids, environ 0,1 à environ 5 % en poids, environ 0,1 à environ 5 % en poids, environ 0,1 à environ 5 % en poids, environ 0,1 à environ 5 % en poids, environ 0,1 à environ 5 % en poids, environ 0,1 à environ 5 % en poids. % en poids, environ 0,25 à environ 2 % en poids, environ 0,25 à environ 1 % en poids ; environ 0,5 à environ 10 % en poids, environ 0,5 à environ 9 % en poids, environ 0,5 à environ 7 % en poids, environ 0,5 à environ 5 % en poids, environ 0,5 à environ 4 % en poids, environ 0,5 à environ 3 % en poids, environ 0,5 à environ 2 % en poids, environ 0. 5 à environ 1 % en poids ; environ 0,75 à environ 10 % en poids, environ 0,75 à environ 9 % en poids, environ 0,75 à environ 8 % en poids, environ 0,75 à environ 7 % en poids, environ 0,75 à environ 6 % en poids, environ 0,75 à environ 5 % en poids, environ 0,75 à environ 4 % en poids, environ 0,75 à environ 3 % en poids, environ 0. 75 à environ 2 % en poids ; environ 1 à environ 10 % en poids, environ 1 à environ 9 % en poids, environ 1 à environ 8 % en poids, environ 1 à environ 7 % en poids, environ 1 à environ 6 % en poids, environ 1 à environ 5 % en poids, environ 1 à environ 4 % en poids, environ 1 à environ 3 % en poids, environ 1 à environ 2 % en poids ; environ 1. d’environ 2 à environ 8 % en poids, d’environ 2 à environ 7 % en poids, d’environ 2 à environ 6 % en poids, d’environ 2 à environ 5 % en poids, d’environ 2 à environ 4 % en poids, d’environ 2 à environ 3 % en poids, y compris les plages et sous-plages intermédiaires, sur la base du poids total de la composition cosmétique.
La composition cosmétique peut inclure des tensioactifs amphotères tels que, par exemple, des alkyl amphoproprionates, bétaïnes, alkyl sultaïnes, alkyl amphoacétates, et leurs mélanges. Dans certains cas, il est préférable d’inclure un ou plusieurs alkyl amphoacétates. Une discussion plus approfondie des tensioactifs amphotères qui peuvent être inclus dans la composition cosmétique est donnée ci-dessous.
(i) A lkyl a mphopropionates
Dans certains cas, les compositions cosmétiques incluent un ou plusieurs alkyl amphopropionates. Des exemples non limitatifs d’alkyl amphopropionates incluent cocoamphopropionate, cornamphopropionate, caprylamphopropionate, cornamphopropionate, caproamphopropionate, oléoamphopropionate, isostéaroamphopropionate, stéaroamphopropionate, lauroamphopropionate, leurs sels et un mélange de ceux-ci. Le cocoamphopropionate de sodium peut être inclus dans la composition cosmétique dans certains cas.
(ii) Bétaïnes
Les tensioactifs amphotères peuvent être choisis parmi les bétaïnes, telles que celles ayant une structure selon les formules suivantes :
dans lesquelles R 10 est un groupe alkyle ayant 8 à 18 atomes de carbone ; et n est un nombre entier de 1 à 3.
Des exemples de bétaïnes incluent coco bétaïne, cocamidopropyl bétaïne, lauryl bétaïne, laurylhydroxy sulfobétaïne, lauryldiméthyl bétaïne, cocamidopropyl hydroxysultaïne, béhényl bétaïne, capryl/capramidopropyl bétaïne, lauryl hydroxysultaïne, stéaryl bétaïne, et leurs mélanges. Dans certains cas, au moins un composé de bétaïne est choisi parmi coco-bétaïne, cocamidopropyl-bétaïne, béhényl-bétaïne, capryl/capramidopropyl-bétaïne, lauryl-bétaïne et leurs mélanges. Dans d’autres cas, deux bétaïnes ou plus sont incluses dans la composition cosmétique. Par exemple, la composition cosmétique peut inclure de la coco-bétaïne et de la cocamidopropyl-bétaïne.
(iii) Alkyl sul taïnes
Des exemples non limitatifs d’alkyl sultaïnes incluent les hydroxyl sultaïnes de formule suivante :
dans laquelle R est un groupe alkyle ayant de 8 à 18 atomes de carbone. Des exemples plus spécifiques incluent, sans s’y limiter, cocamidopropyl hydroxysultaïne, lauryl hydroxysultaïne et un mélange de celles-ci.
Plus précisément, en utilisant le méta-apprentissage MAML, pour chaque tâche de prédiction , les poids spécifiques w i , par exemple les poids spécifiques w 1 pour la tâche de prédiction T 1 , sont appris en utilisant une descente de gradient, une étape de descente de gradient étant telle que :
où est un taux d’apprentissage interne permettant de contrôler la descente de gradient afin de minimiser la fonction de coût L correspondant à l’une des fonctions de coût ou précitées, l’opérateur indiquant que les gradients de la fonction L considérée sont évalués par rapport aux poids initiaux , cette première étape de descente de gradient étant classiquement appelée « méta-mise à jour » ou encore « boucle interne » et mise en œuvre pour chaque tâche de prédiction .Ensuite les poids génériques w g sont déterminés en utilisant le méta-apprentissage MAML en résolvant le problème d’optimisation suivant :
et ce au moyen d’une descente de gradient conduisant à :
où est un taux d’apprentissage externe, cette deuxième étape de descente de gradient étant classiquement appelée « méta-optimisation » ou encore « boucle externe ».
Les méta-mises à jour MAML propres à chaque tâche de prédiction puis la méta-optimisation MAML forment une méta-initialisation MAML 40, notamment hors ligne, des poids initiaux du premier réseau de neurones 32 et du deuxième réseau de neurones 34 respectivement.
Autrement dit, selon ce deuxième exemple, le méta-apprentissage MAML appliqué à l’invention permet premièrement d’optimiser chacune des fonctions de coût ou précitées avec un nombre réduit d’itérations, puis on minimise la somme des fonctions de coût et optimisées pour dériver les poids initiaux . Une telle minimisation de la somme conformément au méta-apprentissage MAML appliqué à l’invention est spécifique et original par rapport à l’état actuel de la technique.
Une fois les poids initiaux du premier réseau de neurones 32 et du deuxième réseau de neurones 34 respectivement déterminés, le méta-apprentissage MAML met en œuvre une étape d’inférence 42 en ligne (i.e. de méta-adaptation) correspondant à la méta-adaptation des poids initiaux du premier réseau de neurones 32 et du deuxième réseau de neurones 34 respectivement en poids optimaux adaptés aux seules données associées à la configuration d’utilisation courante de l’amplificateur de puissance 20, ce qui permet une adaptation rapide à partir d’un ensemble T t de données limitées, en évitant la mise en œuvre classique d’une initialisation aléatoire, les poids optimaux étant obtenus sous la forme suivante :
avec , M étant le nombre d’étapes de descente de gradient en considérant que et le sous-ensemble de données d’entrainement (i.e. d’apprentissage) de la tache de prédiction T t à l’instant t associée au cas d’utilisation courant de l’amplificateur de puissance.
Selon un aspect particulier, le module d’optimisation 36 est propre à mettre en œuvre un optimiseur ADAM pour optimiser l’étape de méta-adaptation 42.
A titre optionnel, pour accélérer et assurer la convergence du méta-apprentissage MAML, il est possible selon la présente invention de remplacer les optimiseurs propres à mettre en œuvre une descente de gradient stochastique SGD (de l’anglais Stochastic Gradient Descent ) selon les équations (9) et (11) par des optimiseurs tels que les optimiseurs ADAM ou RADAM précités, propres à améliorer la convergence en adaptant le ou les taux d’apprentissage (interne et/ou externe), et propres à mettre en œuvre une descente de gradient stochastique SGD selon des équations distinctes des équations (9) et (11) précitées.
A titre optionnel, il est encore possible d’améliorer le méta-apprentissage MAML, en optimisant la perte externe après chaque boucle interne au lieu de l’optimiser une fois l’ensemble des boucles internes effectuées, ce qui permet notamment d’améliorer la stabilité du gradient.
D’autres optimisations du méta-apprentissage MAML, telles que celles introduites par A. Antoniou et al. dans l’article intitulé « How to train your MAML » pourraient également être mises en œuvre à titre d’amélioration de la présente invention.
L’invention concerne également un véhicule automobile comprenant un module de contrôle électronique tel que présenté ci-avant.