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컴퓨터가, 하나 이상의 연산자를 가지는 엣지와, 엣지와 병렬로 연결되며 하나 이상의 연산자를 가지는 브랜치와, 브랜치와 직렬로 연결되며 하나 이상의 레이어와 제 2 가중치를 가지는 DAN 블록을 구비하는 유향 비순환 그래프를 포함하여, 인공 신경망 모델을 생성하는 단계와;상기 컴퓨터가, 엣지 마다 연산자의 제 1 가중치를 제 1 초기값으로 설정하고, DAN 블록 마다 제 2 가중치를 제 2 초기값으로 설정하는 단계와;상기 컴퓨터가, 상기 인공 신경망 모델을 학습하는 단계와;상기 컴퓨터가, 엣지 마다 제 1 가중치가 큰 순서대로 하나 이상의 연산자를 선택하는 단계를 포함하는 동적 탐험을 이용한 인공 신경망 구조 탐색 방법
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청구항 1에 있어서,상기 인공 신경망 모델을 학습하는 단계는,상기 컴퓨터가, 상기 인공 신경망 모델에 훈련 데이터를 입력하고 계산하는 단계와;상기 컴퓨터가, 엣지 마다 연산자의 제 1 가중치를 갱신하고, DAN 블록 마다 제 2 가중치를 감소시키는 단계를,엣지 마다 연산자의 제 1 가중치가 특정 값에 모두 수렴할 때까지 반복하여 실행하는,동적 탐험을 이용한 인공 신경망 구조 탐색 방법
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청구항 2에 있어서,상기 인공 신경망 모델에 훈련 데이터를 입력하고 계산하는 단계는,상기 컴퓨터가,엣지 마다, 엣지와 연결된 이전 순서의 노드의 값을 제 1 혼합 연산자에 입력하여, 제 1 혼합 연산 출력 값을 계산하고,브랜치 마다, 브랜치와 연결된 이전 순서의 노드의 값을 제 2 혼합 연산자에 입력하여, 제 2 혼합 연산 출력 값을 계산하며,상기 제 1 혼합 연산 출력 값과 상기 제 2 혼합 연산 출력 값을 합산하여, 엣지와 연결된 다음 순서의 노드에 전달하는 작업을 포함하는,동적 탐험을 이용한 인공 신경망 구조 탐색 방법
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청구항 3에 있어서,상기 제 1 혼합 연산자는 다음 수학식1과 같은,동적 탐험을 이용한 인공 신경망 구조 탐색 방법[수학식1](는 T개의 연산자 중 하나의 연산자 / 는 T개의 연산자 집합 / 는 i번 노드의 값 / , 는 i번 노드와 j번 노드 사이의 엣지가 포함하는 연산자 , 의 제 1 가중치 / 는 상기 제 1 혼합 연산 출력 값)
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청구항 3에 있어서,상기 제 2 혼합 연산자는 다음 수학식2와 같은,동적 탐험을 이용한 인공 신경망 구조 탐색 방법[수학식2] (는 T개의 연산자 중 하나의 연산자 / 는 T개의 연산자 집합 / 는 제 2 가중치 / 는 DAN 블록이 가지는 하나 이상의 레이어를 합성한 함수 / 는 i번 노드의 값 / 는 상기 제 2 혼합 연산 출력 값)
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청구항 1에 있어서,DAN 블록은,순서대로 연결된 평균값 추출 레이어(AVG Pool), 제 1 완전 연결 레이어(FC1), ReLU 레이어(ReLU), 제 2 완전 연결 레이어(FC2), Softmax 레이어(Softmax)를 포함하는,동적 탐험을 이용한 인공 신경망 구조 탐색 방법
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청구항 1에 있어서,상기 컴퓨터가,상기 인공 신경망 모델을 학습하는 단계를 반복하는 동안, 제 2 가중치를 1에서 0으로 감소시키는,동적 탐험을 이용한 인공 신경망 구조 탐색 방법
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청구항 1 내지 청구항 7 중 어느 하나의 항의,상기 동적 탐험을 이용한 인공 신경망 구조 탐색 방법을 실행하는, 컴퓨터가 판독 가능한 명령어를,기록 매체에 저장한 컴퓨터 프로그램
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