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엔트로피 기반 신경망(Neural Networks) 가지치기 방법 및 시스템

  • 기술번호 : KST2020003786
  • 담당센터 : 인천기술혁신센터
  • 전화번호 : 032-420-3580
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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 발명은 콘볼루션 신경망(Convolutional Neural Networks)을 이용한 학습에 있어서, 학습의 부하를 줄이면서도 정확도를 유지할 수 있는 방법 및 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 엔트로피에 기반한 가중치 평가에 의한 콘볼루션 신경망의 가지치기 방법 및 시스템에 관한 것으로, NN(Neural Networks)을 이용한 학습 방법에 있어서, CNN의 복수의 가중치들의 엔트로피에 기반한 정보의 양을 연산하는 (a) 단계; 상기 복수의 가중치들 중 가지치기할 가중치를 결정하기 위한 임계값을 연산하는 (b) 단계; 및 상기 정보의 양이 임계값 이하의 값을 가지는 가중치들을 가지치기하는 (c) 단계;를 포함하는 구성을 개시한다.
Int. CL G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01)
CPC G06N 3/08(2013.01) G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020180117221 (2018.10.01)
출원인 인하대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2124171-0000 (2020.06.11)
공개번호/일자 10-2020-0037700 (2020.04.09) 문서열기
공고번호/일자 (20200617) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.10.01)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 인하대학교 산학협력단 대한민국 인천광역시 미추홀구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 강상길 서울특별시 용산구
2 허청환 대전광역시 서구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 이원희 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로 ***, 성지하이츠빌딩*차 ***호 (역삼동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 인하대학교 산학협력단 인천광역시 미추홀구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2018.10.01 수리 (Accepted) 1-1-2018-0970257-81
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2018.12.27 수리 (Accepted) 4-1-2018-5266647-91
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2019.11.08 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2019.12.09 수리 (Accepted) 9-1-2019-0056638-77
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2020.03.06 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0173414-20
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2020.04.28 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0436517-24
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2020.04.28 수리 (Accepted) 1-1-2020-0436471-12
8 등록결정서
Decision to grant		 2020.06.08 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0392545-28
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번호 청구항
1 1
컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 신경망(Neural Networks)을 이용한 학습 방법에 있어서,상기 컴퓨팅 장치의 프로세서가 복수의 가중치들의 엔트로피에 기반한 정보의 양을 연산하는 (a) 단계;상기 프로세서가 상기 복수의 가중치들 중 가지치기할 가중치를 결정하기 위한 임계값을 연산하는 (b) 단계; 및상기 프로세서가 상기 정보의 양이 임계값 이하의 값을 가지는 가중치들을 가지치기하는 (c) 단계;를 포함하고,상기 임계값은 하기 수학식 1을 연산해 얻는 엔트로피 기반 신경망(Neural Networks) 가지치기 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 (a) 단계 내지 (c) 단계는,상기 신경망이 학습을 수행하는 중에 수행되는 것을 특징으로 하는 엔트로피 기반 신경망(Neural Networks) 가지치기 방법
3 3
삭제
4 4
제1항에 있어서,상기 정보의 양은 하기 수학식 2를 연산해 얻는 엔트로피 기반 신경망(Neural Networks) 가지치기 방법
5 5
신경망(Neural Networks)을 이용한 학습 시스템에 있어서,신경망(Neural Networks)을 이용한 학습을 수행하는 학습부;상기 신경망의 복수의 가중치들의 엔트로피에 기반한 정보의 양 및 상기 복수의 가중치들 중 가지치기할 가중치를 결정하기 위한 임계값을 연산하는 연산부; 및상기 정보의 양이 임계값 이하의 값을 가지는 제거 가중치들을 가지치기하는 가지치기부;를 포함하고,상기 임계값은 하기 수학식 1을 연산해 얻는 엔트로피 기반 신경망(Neural Networks) 가지치기 시스템
6 6
제5항에 있어서,상기 연산부 및 가지치기부는,상기 학습부가 학습을 수행하는 중에 연산 및 가지치기를 수행하는 것을 특징으로 하는 엔트로피 기반 신경망(Neural Networks) 가지치기 시스템
7 7
삭제
8 8
제5항에 있어서,상기 정보의 양은 하기 수학식 2를 연산해 얻는 엔트로피 기반 신경망(Neural Networks) 가지치기 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 기타공공기관 방송통신산업기술개발사업 [IITP-Ezbaro] 스마트기기를 위한 온디바이스 지능형 정보처리 가속화 SW플랫폼 기술 개발(2차년도)