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인공 신경망의 계층 특성에 기반한 연합 학습 방법

  • 기술번호 : KST2022010985
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 인공 신경망의 계층 특성을 고려한 연합 학습 방법이 개시된다. 개시된 연합 학습 방법은 미리 설정된 개수의 라운드별로, 채널 상태를 이용하여, 연합 학습에 참여하는 학습 단말을 결정하는 단계; 상기 라운드별로, 상기 학습 단말 중에서, 로컬 학습 모델의 제1학습 파라미터를 전송할 단말을 지정하는 단계; 및 상기 라운드 각각에서 상기 학습 단말로부터, 로컬 학습 모델의 제1학습 파라미터 및 상기 로컬 학습 모델 중 얕은 계층의 제2학습 파라미터를 수신하는 단계를 포함하며, 현재 라운드까지의 상기 학습 단말의 개수에 대한 상기 제1학습 파라미터의 제1평균 전송 횟수는, 상기 제2학습 파라미터의 제2평균 전송 횟수 이하이다.
Int. CL G06N 3/04 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 20/20 (2019.01.01)
CPC G06N 3/0454(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06N 20/20(2013.01)
출원번호/일자 1020210170498 (2021.12.02)
출원인 세종대학교산학협력단
등록번호/일자 10-2413116-0000 (2022.06.21)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20220623) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.12.02)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 세종대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 광진구 능동로 *** (군

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이현석 서울특별시 성동구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 민영준 대한민국 서울특별시 강남구 남부순환로 ****, *층(도곡동, 차우빌딩)(맥스국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 세종대학교산학협력단 서울특별시 광진구 능동로 *** (군
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2021.12.02 수리 (Accepted) 1-1-2021-1396558-26
2 [우선심사신청]심사청구서·우선심사신청서
 2021.12.13 수리 (Accepted) 1-1-2021-1440077-44
3 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2022.02.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0160318-10
4 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2022.03.28 수리 (Accepted) 1-1-2022-0329873-55
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2022.03.28 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2022-0329858-70
6 거절결정서
Decision to Refuse a Patent		 2022.05.31 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0401432-59
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2022.06.07 수리 (Accepted) 1-1-2022-0590866-91
8 [명세서등 보정]보정서(재심사)
Amendment to Description, etc(Reexamination)		 2022.06.07 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2022-0590840-15
9 등록결정서
Decision to Grant Registration		 2022.06.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0451106-96
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
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미리 설정된 개수의 라운드별로, 채널 상태를 이용하여, 연합 학습에 참여하는 학습 단말을 결정하는 단계; 상기 라운드별로, 상기 학습 단말 중에서, 로컬 학습 모델의 제1학습 파라미터를 전송할 단말을 지정하는 단계; 및상기 라운드 각각에서 상기 지정된 학습 단말로부터, 로컬 학습 모델의 제1학습 파라미터를 수신하고, 상기 학습 단말 중에서, 미지정된 학습 단말로부터, 상기 로컬 학습 모델 중 얕은 계층의 제2학습 파라미터를 수신하는 단계를 포함하며,현재 라운드까지의 상기 학습 단말의 개수에 대한 상기 제1학습 파라미터의 제1평균 전송 횟수는, 상기 제2학습 파라미터의 제2평균 전송 횟수 이하이며,상기 제1학습 파라미터를 전송할 단말을 지정하는 단계는상기 제1평균 전송 횟수에 대한 목표값과 상기 현재 라운드까지의 상기 제1평균 전송 횟수의 차이에 따라서, 다음 라운드에서 상기 제1학습 파라미터를 전송할 단말을 지정하는인공 신경망의 계층 특성에 기반한 연합 학습 방법
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삭제
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제 1항에 있어서,상기 제1학습 파라미터를 전송할 단말을 지정하는 단계는상기 목표값과, 상기 제1평균 전송 횟수의 차이에 따라, 길이가 늘어나거나 감소하는 가상 전송 큐를 이용하여, 상기 다음 라운드에서 상기 제1학습 파라미터를 전송할 단말을 지정하는인공 신경망의 계층 특성에 기반한 연합 학습 방법
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제 1항에 있어서,상기 목표값은상기 제2평균 전송 횟수에, 0에서 1사이의 가중치가 곱해진 값 이상의 값인인공 신경망의 계층 특성에 기반한 연합 학습 방법
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제 4항에 있어서,상기 가중치는상기 로컬 학습 모델에 따라 결정되는인공 신경망의 계층 특성에 기반한 연합 학습 방법
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제 1항에 있어서,상기 제1학습 파라미터를 전송할 단말을 지정하는 단계는상기 채널 상태에 따라서, 상기 제1학습 파라미터를 전송할 단말을 지정하는인공 신경망의 계층 특성에 기반한 연합 학습 방법
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제 1항에 있어서,상기 얕은 계층은상기 로컬 학습 모델의 계층 중, 은닉층의 개수가 미리 설정된 임계 개수 이하인 계층인인공 신경망의 계층 특성에 기반한 연합 학습 방법
8 8
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9 9
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삭제
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 세종대학교 산학협력단 정보통신방송혁신인재양성(R＆D) 메타버스 자율트윈 핵심기술 연구