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제1 및 제2 입력 데이터가 제공되는 입력 모듈;제1 및 제2 웨이트 데이터가 저장되는 저장 모듈;상기 제1 입력 데이터와 상기 제1 웨이트 데이터를 이용하여 제1 연산 데이터를 생성하고, 상기 제2 입력 데이터와 상기 제2 웨이트 데이터를 이용하여 제2 연산 데이터를 생성하는 연산 모듈;상기 제1 연산 데이터를 이용하여 제1 출력 데이터를 생성하고, 상기 제2 연산 데이터를 이용하여 제2 출력 데이터를 생성하는 출력 모듈; 상기 제1 출력 데이터와 제1 정답 데이터를 비교하여, 상기 제1 출력 데이터의 오류 값을 결정하고, 상기 제1 출력 데이터의 오류 값에 따라 상기 연산 모듈에 제1 피드백 데이터를 제공하는 오류 결정 모듈; 및제1 및 제2 랜덤 계수를 생성하고, 상기 제1 및 제2 웨이트 데이터와 상기 제1 및 제2 랜덤 계수를 이용하여 제1 조합 웨이트 데이터를 생성하는 웨이트 조합 모듈을 포함하되,상기 제2 웨이트 데이터는 상기 제1 웨이트 데이터와 상기 제1 피드백 데이터를 이용하여 생성되는, 인공지능 모델 생성 장치
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2
제1 항에 있어서,상기 저장 모듈은 상기 제1 웨이트 데이터가 저장되는 제1 저장 영역 및 상기 제2 웨이트 데이터가 저장되는 제2 저장 영역을 포함하는,인공지능 모델 생성 장치
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3
제1 항에 있어서,상기 제1 조합 웨이트 데이터는 상기 연산 모듈에 제공되어, 제1 인공지능 모델을 생성하는,인공지능 모델 생성 장치
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4
제1 항에 있어서,상기 웨이트 조합 모듈은 상기 제1 웨이트 데이터와 상기 제1 랜덤 계수의 곱과, 상기 제2 웨이트 데이터와 상기 제2 랜덤 계수의 곱을 합하여, 상기 제1 조합 웨이트 데이터를 생성하는, 인공지능 모델 생성 장치
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5
제1 항에 있어서,상기 웨이트 조합 모듈은 제3 및 제4 랜덤 계수를 더 생성하고, 상기 제1 및 제2 웨이트 데이터와 상기 제3 및 제4 랜덤 계수를 이용하여 제2 조합 웨이트 데이터를 생성하는, 인공지능 모델 생성 장치
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6
제5 항에 있어서,상기 웨이트 조합 모듈은 상기 제1 및 제2 조합 웨이트 데이터를 이용하여, 제3 조합 웨이트 데이터를 생성하는,인공지능 모델 생성 장치
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7
제1 항에 있어서,상기 웨이트 조합 모듈은 상기 제1 및 제2 랜덤 계수를 포함하는 복수의 랜덤 계수를 생성하고, 상기 복수의 랜덤 계수의 총합은 1인,인공지능 모델 생성 장치
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8
제7 항에 있어서,상기 복수의 랜덤 계수는 디리클레 분포(Dirichlet distribution)에 기초하여 결정되는,인공지능 모델 생성 장치
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9
인공지능 모델 생성 장치에서 수행되는 인공지능 모델 생성 방법으로서, 상기 인공지능 모델 생성 방법은,제1 입력 데이터 및 제1 웨이트 데이터를 이용하여, 제1 출력 데이터를 생성하는 단계;상기 제1 출력 데이터와, 상기 제1 입력 데이터와 연관된 제1 정답 데이터를 이용하여, 제1 피드백 데이터를 생성하는 단계;상기 제1 웨이트 데이터와 상기 제1 피드백 데이터를 이용하여, 제2 웨이트 데이터를 생성하는 단계;제2 입력 데이터 및 상기 제2 웨이트 데이터를 이용하여, 제2 출력 데이터를 생성하는 단계;상기 제2 출력 데이터와, 상기 제2 입력 데이터와 연관된 제2 정답 데이터를 이용하여, 제2 피드백 데이터를 생성하는 단계;상기 제2 웨이트 데이터와 상기 제2 피드백 데이터를 이용하여, 제3 웨이트 데이터를 생성하는 단계;총합이 1인 복수의 제1 랜덤 계수를 생성하는 단계;상기 제1 내지 제3 웨이트 데이터와 상기 복수의 제1 랜덤 계수를 이용하여, 제1 조합 웨이트 데이터를 생성하는 단계; 및상기 제1 조합 웨이트 데이터를 이용하여 제1 인공지능 모델을 생성하는 단계를 포함하는, 인공지능 모델 생성 방법
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제9 항에 있어서,총합이 1인 복수의 제2 랜덤 계수를 생성하는 단계;상기 제1 내지 제3 웨이트 데이터와 상기 복수의 제2 랜덤 계수를 이용하여, 제2 조합 웨이트 데이터를 생성하는 단계; 및상기 제2 조합 웨이트 데이터를 이용하여 제2 인공지능 모델을 생성하는 단계를 더 포함하는,인공지능 모델 생성 방법
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