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매니폴드 제약 조건에 기반한 심층 신경망 압축 방법 및 그 장치

  • 기술번호 : KST2018007825
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명의 일면에 따른 심층 신경망 압축 방법은, 상기 심층 신경망의 은닉층 또는 출력층의 행렬을 입력받는 단계; 상기 은닉층 또는 출력층의 비선형 구조를 표현하는 행렬을 연산하는 단계; 및 상기 비선형 구조를 표현하는 행렬에 의한 제약 조건을 이용하여 상기 은닉층 또는 출력층의 행렬을 분해하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
Int. CL G06N 3/02 (2019.01.01) G06N 3/10 (2006.01.01) G10L 25/30 (2013.01.01)
CPC G06N 3/02(2013.01) G06N 3/02(2013.01) G06N 3/02(2013.01)
출원번호/일자 1020160167007 (2016.12.08)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자 10-2072239-0000 (2020.01.23)
공개번호/일자 10-2018-0065762 (2018.06.18) 문서열기
공고번호/일자 (20200203) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.02.02)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 정훈 대한민국 대전광역시 유성구
2 박전규 대한민국 대전광역시 유성구
3 이성주 대한민국 대전광역시 유성구
4 이윤근 대한민국 대전광역시 서구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인지명 대한민국 서울특별시 강남구 남부순환로**** 차우빌딩*층

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2016.12.08 수리 (Accepted) 1-1-2016-1206110-79
2 [심사청구]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2018.02.02 수리 (Accepted) 1-1-2018-0120734-00
3 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2019.07.22 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0526710-07
4 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2019.09.23 수리 (Accepted) 1-1-2019-0968083-75
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2019.09.23 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0968082-29
6 등록결정서
Decision to grant		 2020.01.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0049715-37
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번호 청구항
1 1
하나 이상의 프로세서에 의해 수행되는 심층 신경망 압축 방법에 있어서,상기 심층 신경망의 압축을 위해 압축대상이 되는 은닉층 또는 출력층 행렬을 입력받는 단계;상기 은닉층 또는 출력층 행렬의 비선형 구조를 표현하는 행렬을 연산하는 단계; 및상기 비선형 구조를 표현하는 행렬에 의한 제약 조건을 이용하여 상기 은닉층 또는 출력층 행렬을 분해하되, 상기 은닉층 또는 출력층 행렬을 수식 (여기서, : 은닉층 또는 출력층 행렬, U, V: 은닉층 또는 출력층 행렬을 분해한 행렬, : 라그랑쥬 승수(Lagrange Multiplier), B: 심층 신경망의 비선형 구조를 나타내는 라플라시안 행렬)를 만족하는 행렬로 분해하는 단계를 포함하는 심층 신경망 압축 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 은닉층 또는 출력층 행렬의 비선형 구조를 표현하는 행렬을 연산하는 단계는상기 비선형 구조를 매니폴드 구조로 표현하여 연산하는 것을 특징으로 하는 심층 신경망 압축 방법
3 3
제2항에 있어서, 상기 은닉층 또는 출력층 행렬의 비선형 구조를 표현하는 행렬을 연산하는 단계는상기 매니폴드 구조를 표현하는 행렬을 라플라시안 행렬(Laplacian Matrix)을 이용하여 구하는 것을 특징으로 하는 심층 신경망 압축 방법
4 4
삭제
5 5
제1항에 있어서, 상기 수식 를 만족하는 행렬들을 구하는 단계는인 C를 계산하는 단계;C를 촐레스키 분해(Cholesky Decomposition) 하여 로 분해하는 단계;상기 에 의해 을 계산하는 단계;상기 를 로 분해하는 단계; 및상기 를 이용하여 를 구하는 단계를 포함하는 심층 신경망 압축 방법
6 6
하나 이상의 프로세서를 포함하는 심층 신경망 압축 장치에 있어서, 상기 프로세서는,상기 심층 신경망의 압축을 위해 압축대상이 되는 은닉층 또는 출력층 행렬을 입력받는 입력부;상기 은닉층 또는 출력층 행렬의 비선형 구조를 표현하는 행렬을 연산하는 연산부; 및상기 비선형 구조를 표현하는 행렬에 의한 제약 조건을 이용하여 상기 은닉층 또는 출력층 행렬을 분해하되, 상기 은닉층 또는 출력층 행렬을 수식 (여기서, : 은닉층 또는 출력층 행렬, U, V: 은닉층 또는 출력층 행렬을 분해한 행렬, : 라그랑쥬 승수(Lagrange Multiplier), B: 심층 신경망의 비선형 구조를 나타내는 라플라시안 행렬)를 만족하는 행렬로 분해하는 분해부를 포함하는 심층 신경망 압축 장치
7 7
제6항에 있어서, 상기 연산부는상기 비선형 구조를 매니폴드 구조로 표현하여 연산하는 것을 특징으로 하는 심층 신경망 압축 장치
8 8
제7항에 있어서, 상기 연산부는상기 매니폴드 구조를 표현하는 행렬을 라플라시안 행렬을 이용하여 구하는 것을 특징으로 하는 심층 신경망 압축 장치
9 9
삭제
10 10
제6항에 있어서, 상기 분해부는인 C를 계산하는 수단;C를 촐레스키 분해(Cholesky Decomposition) 하여 로 분해하는 수단;상기 에 의해 을 계산하는 수단;상기 를 로 분해하는 수단; 및상기 를 이용하여 를 구하는 수단을 포함하여 상기 수식 를 만족하는 행렬 U 및 V를 구하는 것을 특징으로 하는 심층 신경망 압축 장치
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1 US20180165578 US 미국 FAMILY

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1 US2018165578 US 미국 DOCDBFAMILY
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 미래창조과학부 한국전자통신연구원 SW컴퓨팅산업원천기술개발 언어학습을 위한 자유발화형 음성대화처리 원천기술 개발