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엔트로피 기반 신경망(Neural Networks) 부분학습 방법 및 시스템

  • 기술번호 : KST2020003788
  • 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, 새로운 클래스가 나타난 경우 학습의 부하를 줄이면서도 정확도를 유지할 수 있는 방법 및 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 엔트로피에 기반한 가중치 평가에 의한 콘볼루션 신경망의 부분학습 방법 및 시스템에 관한 것으로, 신경망(Neural Networks)을 이용한 학습 방법에 있어서, 새로운 클래스의 발생을 인식하는 (a) 단계; 복수의 가중치들의 엔트로피에 기반한 질적 정보 및 를 상기 복수의 가중치들 중 부분학습할 가중치를 결정하기 위한 임계값을 연산하는 (b) 단계; 및 상기 질적 정보가 임계값 이하의 값을 가지는 가중치들을 이용해 상기 새로운 클래스를 학습하는 (c) 단계;를 포함하는 구성을 개시한다.
Int. CL G06N 3/04 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06N 3/04(2013.01) G06N 3/04(2013.01)
출원번호/일자 1020180117733 (2018.10.02)
출원인 인하대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0038072 (2020.04.10) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.10.02)
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		 2018.10.02 수리 (Accepted) 1-1-2018-0975181-71
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2018.12.27 수리 (Accepted) 4-1-2018-5266647-91
3 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2020.01.06 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0010832-79
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)		 2020.03.03 수리 (Accepted) 1-1-2020-0225485-68
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2020.03.03 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0225504-48
6 등록결정서
Decision to grant		 2020.05.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0366053-12
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번호 청구항
1 1
신경망(Neural Networks)을 이용한 학습 방법에 있어서,컴퓨팅 장치가 새로운 클래스의 발생을 인식하는 (a) 단계;상기 컴퓨팅 장치가 복수의 가중치들의 엔트로피에 기반한 질적 정보 및 상기 복수의 가중치들 중 부분학습할 가중치를 결정하기 위한 임계값을 연산하는 (b) 단계; 및상기 컴퓨팅 장치가 상기 질적 정보가 임계값 이하의 값을 가지는 가중치들을 이용해 상기 새로운 클래스를 학습하는 (c) 단계;를 포함하되,상기 임계값은 하기 수학식 1을 연산해 얻는 엔트로피 기반 신경망(Neural Networks) 부분학습 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) 부분학습 방법
3 3
삭제
4 4
제1항에 있어서,상기 질적 정보(QA)는 하기 수학식 2를 연산해 얻는 엔트로피 기반 신경망(Neural Networks) 부분학습 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 질적 정보 및 상기 복수의 가중치들 중 부분학습할 가중치를 결정하기 위한 임계값을 연산하는 연산부; 및상기 질적 정보가 임계값 이하의 값을 가지는 가중치들을 이용해 부분학습하는 부분학습 제어부;를 포함하되,상기 임계값은 하기 수학식 1을 연산해 얻는 엔트로피 기반 신경망(Neural Networks) 부분학습 시스템
6 6
제5항에 있어서,상기 연산부 및 부분학습 제어부는,상기 학습부가 학습을 수행하는 중에 연산 및 부분학습 제어를 수행하는 것을 특징으로 하는 엔트로피 기반 신경망(Neural Networks) 부분학습 시스템
7 7
삭제
8 8
제5항에 있어서,상기 질적 정보는 하기 수학식 2를 연산해 얻는 엔트로피 기반 신경망(Neural Networks) 부분학습 시스템
지정국 정보가 없습니다
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순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
패밀리 정보가 없습니다

DOCDB 패밀리 정보

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순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 WO2020071618 WO 세계지적재산권기구(WIPO) DOCDBFAMILY
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 기타공공기관 방송통신산업기술개발사업 [IITP-Ezbaro] 스마트기기를 위한 온디바이스 지능형 정보처리 가속화 SW플랫폼 기술 개발(2차년도)