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다중 뉴럴 네트워크를 이용하여 문자를 인식하는 장치의 동작 방법에 있어서,자소별 뉴럴 네트워크 학습을 진행하는 단계;상기 학습 결과와 학습 오차를 이용하여 자소들을 추론하는 단계; 및상기 추론된 자소들을 조합함으로써 글자를 판단하는 단계를 포함하는 방법
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제 1 항에 있어서,상기 학습을 진행하는 단계는,제 1 뉴럴 네트워크를 이용하여 데이터 셋에 대하여 초성을 학습하는 단계;제 2 뉴럴 네트워크를 이용하여 상기 데이터 셋에 대하여 중성을 학습하는 단계; 및제 3 뉴럴 네트워크를 이용하여 상기 데이터 셋에 대하여 받침을 학습하는 단계를 포함하는 방법
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제 2 항에 있어서,상기 제 1, 제 2, 및 제 3 뉴럴 네트워크들의 각각은 CNN(convolution neural network)를 포함하는 방법
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제 2 항에 있어서,상기 초성을 학습하는 단계는 상기 데이터 셋으로부터 입력 이미지 및 초성 자소에 대한 제 1 레이블을 수신하는 단계를 더 포함하고,상기 중성을 학습하는 단계는 상기 데이터 셋으로부터 상기 입력 이미지 및 중성 자소에 대한 제 2 레이블을 수신하는 단계를 더 포함하고,상기 받침을 학습하는 단계는 상기 데이터 셋으로부터 상기 입력 이미지 및 받침 자소에 대한 제 3 레이블을 수신하는 단계를 더 포함하는 방법
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제 4 항에 있어서,상기 제 1, 제 2, 및 제 3 뉴럴 네트워크들의 각각은 대응하는 뉴럴 네트워크를 최적화시키기 위하여 SoftMaxWithLoss 계층에 예측 결과와 대응하는 레이블을 이용하여 상기 학습 오차를 계산하고, 상기 계산된 학습 오차를 이용하여 학습용 뉴럴 네트워크와 추론용 뉴럴 네트워크에 포함된 노드들 사이의 연결선에 부가된 weight을 업데이트 시키는 것을 특징으로 하는 방법
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제 4 항에 있어서,상기 제 1, 제 2, "G 제 3 뉴럴 네트워크들은 병렬로 실행되는 것을 특징으로 하는 방법
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제 4 항에 있어서,상기 제 1, 제 2, "G 제 3 뉴럴 네트워크들은 순서에 상관없이 직렬로 실행되는 것을 특징으로 하는 방법
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제 2 항에 있어서,상기 자소들을 추론하는 단계는,상기 제 1 뉴럴 네트워크를 이용하여 입력 이미지에 대하여 초성 자소를 추론하는 단계;상기 제 2 뉴럴 네트워크를 이용하여 상기 입력 이미지에 대하여 중성 자소를 추론하는 단계; 및상기 제 3 뉴럴 네트워크를 이용하여 상기 입력 이미지에 대하여 받침 자소를 추론하는 단계를 포함하는 방법
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제 8 항에 있어서,상기 글자를 판단하는 단계는,상기 추론된 초성 자소, 상기 추론된 중성 자소, 및 상기 추론된 받침 자소를 결합함으로써 상기 입력 이미지에 대한 한글 글자를 판단하는 단계를 포함하는 방법
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제 1 항에 있어서,상기 문자는 상하 조합, 좌우 조합, 혹은 감쌈의 형태로 조합 패턴으로 구성되고,상기 문자를 인식하기 위하여 상기 조합 패턴에 따라 자소별 학습 및 추론 뉴럴 네트워크가 진행되는 것을 특징으로 하는 방법
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다중 뉴럴 네트워크를 이용하여 문자를 인식하는 장치에 있어서:자소별로 대응하는 학습용 CNN(convolution neural network)을 이용하여 입력 이미지와 대응하는 레이블에 대한 학습을 수행하는 장치;자소별로 대응하는 추론용 CNN을 이용하여 상기 입력 이미지의 자소를 추론을 수행하는 장치; 및상기 추론된 자소들을 결함으로써 상기 입력 이미지에 대응하는 글자를 인식하는 글자 조합 로직을 포함하는 문자를 인식하는 장치
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제 11 항에 있어서,상기 학습을 수행하는 장치는, 학습 결과와 학습 오차를 이용하여 상기 학습용 CNN와 상기 추론용 CNN을 연결하는 연결선의 가중치를 업데이트 시키는 것을 특징으로 하는 문자를 인식하는 장치
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제 11 항에 있어서,학습용 CNN들은 병렬로 실행되거나, 순서에 상관없이 직렬로 실행되는 것을 특징으로 하는 문자를 인식하는 장치
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제 11 항에 있어서,추론용 CNN들은 병렬로 실행되거나, 순서에 상관없이 직렬로 실행되는 것을 특징으로 하는 문자를 인식하는 장치
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