Weight sharing transformation can be applied to motif detection. Motif detection means to find some motifs in sequential data like keywords in speech or text. One way to achieve this, as shown in Figure 7, is to use a sliding window on data, which moves the weight-sharing function to detect a particular motif (i.e. a particular sound in speech signal), and the outputs (i.e. a score) goes into a maximum function.
La partage de poids peut être appliqué à la détection de motifs. La détection de motifs consiste à trouver certains motifs dans des données séquentielles comme des mots-clés dans la parole ou le texte. Une façon d’y parvenir, comme le montre la figure 7, consiste à utiliser une fenêtre coulissante sur les données, qui déplace la fonction de partage de poids pour détecter un motif particulier (c’est-à-dire un son particulier dans le signal vocal) et les sorties (c’est-à-dire une partition) passent dans une fonction maximale.