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비대칭적 경로와 활성화 공유를 통한 인공신경망 학습방법 및 정보제공 시스템

  • 기술번호 : KST2023009147
  • 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 본 발명은 비대칭적 경로와 활성화 공유를 통한 인공신경망 학습방법 및 이를 이용하는 정보제공 시스템에 관한 것으로, 입력층, 은닉층 및 출력층을 포함하는 심층신경망의 학습방법에 있어서, (a) 순방향 전사(foward propagation) 과정을 수행하되, 미리 설정된 개수의 층(layer)을 갖는 블록 단위로 공유 활성화(shared activation)를 저장하는 단계; (b) 피드백 전사(feedback propagation)를 진행하되, 비대칭(asymetric) 가중치를 통한 오차 전사(error propagation) 과정을 수행하는 단계; 및 (c) 상기 (a) 단계 및 (b) 단계에서 생성된 상기 공유 활성화 및 상기 오차(error)를 이용하여 상기 블록 단위로 가중치(weight)를 갱신하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06N 3/08 (2023.01.01)
CPC G06N 3/084(2013.01) G06N 3/082(2013.01) G06N 3/04(2013.01)
출원번호/일자 1020220043944 (2022.04.08)
출원인 한국과학기술연구원, 서울대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0144806 (2023.10.17) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.04.08)
심사청구항수 9

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술연구원 대한민국 서울특별시 성북구
2 서울대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 관악구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 전동석 서울특별시 관악구
2 우승현 서울특별시 관악구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 티앤아이 대한민국 서울특별시 송파구 법원로 ***, A동 ****호(문정동, 엠스테이트)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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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		 2022.04.08 수리 (Accepted) 1-1-2022-0378185-99
2 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2022.04.15 수리 (Accepted) 1-1-2022-0403958-52
3 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
 2022.08.11 수리 (Accepted) 4-1-2022-5189083-38
4 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
 2022.10.07 수리 (Accepted) 4-1-2022-5235636-01
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
입력층, 은닉층 및 출력층을 포함하는 심층신경망의 학습방법에 있어서,(a) 순방향 전사(foward propagation) 과정을 수행하되, 미리 설정된 개수의 층(layer)을 갖는 블록 단위로 공유 활성화(shared activation)를 저장하는 단계;(b) 피드백 전사(feedback propagation)를 진행하되, 비대칭(asymetric) 가중치를 통한 오차 전사(error propagation) 과정을 수행하는 단계; 및(c) 상기 (a) 단계 및 (b) 단계에서 생성된 상기 공유 활성화 및 상기 오차(error)를 이용하여 상기 블록 단위로 가중치(weight)를 갱신하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 비대칭적 경로와 활성화 공유를 통한 인공신경망 학습방법
2 2
제1항에 있어서,상기 블록 단위는 적어도 2개의 층(layer)을 포함하는 구성의 블록 단위인 것을 특징으로 하는 비대칭적 경로와 활성화 공유를 통한 인공신경망 학습방법
3 3
제1항에 있어서,상기 (a) 단계는,(a1) 상기 입력층으로부터 블록 단위로 공유 활성화를 이용하여 순방향 전사(foward propagation) 과정을 수행하고, 블록 단위의 순방향 전사 과정 종료 후, 해당 공유 활성화를 저장하는 단계;(a2) 상기 (a1) 단계를 상기 출력층까지 진행하여 출력결과를 산출하고, 타겟과 비교하여 오차(error)를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 비대칭적 경로와 활성화 공유를 통한 인공신경망 학습방법
4 4
제1항에 있어서,상기 (b) 단계는,상기 (a) 단계에서 산출된 오차(error)를 활성화(activation)로 사용하여 상기 출력층에서부터 층단위로 상기 입력층까지 피드백 전사(feedback propagation) 과정을 수행하는 단계인 것을 특징으로 하는 비대칭적 경로와 활성화 공유를 통한 인공신경망 학습방법
5 5
제1항에 있어서,상기 (c) 단계는,상기 (a) 단계에서 블록 단위로 저장된 공유 활성화를 이용하여 산출되는 순방향 가중치(foward weight)와, 서로 비대칭한 상기 (b) 단계에서 상기 오차(error)를 이용하여 산출되는 피드백 가중치(feedback weight)를 갱신하는 단계인 것을 특징으로 하는 비대칭적 경로와 활성화 공유를 통한 인공신경망 학습방법
6 6
제3항에 있어서,상기 출력되는 결과값이 미리 설정된 성능 조건 범위에 해당할 때까지, 상기 (a) 단계 내지 (c) 단계를 반복하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 비대칭적 경로와 활성화 공유를 통한 인공신경망 학습방법
7 7
하드웨어와 결합되어 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 기재된 비대칭적 경로와 활성화 공유를 통한 인공신경망 학습방법을 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체
8 8
입력 데이터를 입력받는 입력부;상기 입력 데이터를 이용하여 심층신경망 모델을 이용하여 학습하는 모델 학습부;상기 모델 학습부에서 학습하는 과정에서 가중치 데이터와 상기 학습된 모델을 저장하는 모델을 저장하는 모델 저장부;상기 저장된 심층신경망 모델이 출력하는 결과를 통해 정보를 제공하는 정보 제공부를 포함하되,상기 모델 학습부는, 순방향 전사(foward propagation) 과정을 수행하면서 미리 설정된 개수의 층(layer)을 갖는 블록 단위 공유 활성화(shared activation)를 저장하고, 비대칭(asymetric) 가중치 및 오차(error)를 이용하여 피드백 전사(feedback propagation) 과정을 수행하여, 상기 공유 활성화 및 상기 오차(error)를 이용하여 상기 블록 단위로 가중치(weight)를 갱신하는 것을 특징으로 하는 비대칭적 경로와 활성화 공유를 통한 인공신경망 정보제공 시스템
9 9
제8항에 있어서,상기 피드백 전사(feedback propagation) 과정은, 상기 산출된 오차(error)를 활성화(activation)로 사용하여 상기 출력층에서부터 층단위로 상기 입력층까지 피드백 전사(feedback propagation) 과정을 수행하는 것을 특징으로 하는 비대칭적 경로와 활성화 공유를 통한 인공신경망 정보제공 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한국과학기술연구원 융복합개방형연구사업 나노신경망모사기술개발