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신뢰성 있는 네트워크 해석을 위한 네트워크 압축의 속성 보존을 위한 방법 및 시스템

  • 기술번호 : KST2022008927
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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 신경망의 압축 시, 신경망의 속성 맵을 생성하여 압축된 신경망으로 전달함으로써, 신경망을 압축하여 전달하면서도 신경망의 속성을 보존하여 시스템의 신뢰성을 향상시킬 수 있는 속성 보존 방법 및 시스템을 제공한다.
Int. CL G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01)
CPC G06N 3/082(2013.01) G06N 3/0454(2013.01) G06N 3/0472(2013.01)
출원번호/일자 1020200177369 (2020.12.17)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0087045 (2022.06.24) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.12.17)
심사청구항수 12

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 양은호 대전광역시 유성구
2 양준용 대전광역시 유성구
3 박건도 대전광역시 유성구
4 황성주 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 양성보 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로***길 ** (논현동) 삼성빌딩 *층(피앤티특허법률사무소)

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
2020.12.17 수리 (Accepted) 1-1-2020-1374031-38
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2022.02.09 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0109752-82
3 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2022.04.08 수리 (Accepted) 1-1-2022-0379084-54
4 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2022.04.08 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2022-0379085-00
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번호 청구항
1 1
적어도 하나의 프로세서를 포함하는 컴퓨터 장치의 속성 보존 방법에 있어서,상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 제1 신경망의 속성 맵을 생성하는 단계;상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 제1 신경망을 압축하여 제2 신경망을 생성하는 단계; 및상기 적어도 하나의 프로세서에 의해, 상기 제2 신경망의 속성 보존을 위해 상기 생성된 속성 맵을 상기 제2 신경망으로 전달하는 단계를 포함하는 속성 보존 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 제1 신경망의 속성 맵을 생성하는 단계는,상기 제1 신경망의 채널의 출력 활성화 값을 입력으로 갖는 상기 선택함수의 출력값, 중요도 계산 함수에 의해 주어지는 상기 채널의 중요도 및 정류함수(rectification function)에 기반하여 상기 속성 맵을 계산하는 것을 특징으로 하는 속성 보존 방법
3 3
제2항에 있어서,상기 채널의 중요도는 임의의 대상 클래스에서 상기 제1 신경망에 의해 생성되는 출력 로짓(logit, logistic probit) 및 상기 채널의 출력 활성화 값에 기반하여 계산되는 것을 특징으로 하는 속성 보존 방법
4 4
제2항에 있어서,상기 선택함수는 ReLU(Rectified Linear Unit)로 설정되고,상기 중요도 계산 함수는 항등함수로 설정되는 것을 특징으로 하는 속성 보존 방법
5 5
제2항에 있어서,상기 채널의 중요도는 상기 채널의 중요도가 상기 중요도 생성 함수의 확률 분포를 따르도록 부여되는 것을 특징으로 하는 속성 보존 방법
6 6
제5항에 있어서,상기 제1 신경망의 속성 맵을 생성하는 단계는,상기 채널의 중요도에 베르누이 분포(Bernoulli distribution)를 부과하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 속성 보존 방법
7 7
제1항에 있어서,상기 제1 신경망의 속성 맵을 생성하는 단계는,상기 제1 신경망의 채널의 출력 활성화의 아다마르 파워(Hadamard power) 또는 행렬 산술연산(element-wise) 파워의 채널별 합에 기반하여 상기 속성 맵을 생성하는 것을 특징으로 하는 속성 보존 방법
8 8
컴퓨터 장치와 결합되어 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터 장치에 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
9 9
제1항 내지 제7항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터 장치에 실행시키기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록되어 있는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체
10 10
컴퓨터에서 판독 가능한 명령을 실행하도록 구현되는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,상기 적어도 하나의 프로세서에 의해,제1 신경망의 속성 맵을 생성하고,상기 제1 신경망을 압축하여 제2 신경망을 생성하고,상기 제2 신경망의 속성 보존을 위해 상기 생성된 속성 맵을 상기 제2 신경망으로 전달하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 장치
11 11
제10항에 있어서,상기 적어도 하나의 프로세서에 의해,상기 제1 신경망의 채널의 출력 활성화 값을 입력으로 갖는 상기 선택함수의 출력값, 중요도 계산 함수에 의해 주어지는 상기 채널의 중요도 및 정류함수(rectification function)에 기반하여 상기 속성 맵을 계산하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 장치
12 12
제11항에 있어서,상기 채널의 중요도는 임의의 대상 클래스에서 상기 제1 신경망에 의해 생성되는 출력 로짓(logit, logistic probit) 및 상기 채널의 출력 활성화 값에 기반하여 계산되는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 장치
13 13
제11항에 있어서,상기 선택함수는 ReLU(Rectified Linear Unit)로 설정되고,상기 중요도 계산 함수는 항등함수로 설정되는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 장치
14 14
제11항에 있어서,상기 채널의 중요도는 상기 채널의 중요도가 상기 중요도 생성 함수의 확률 분포를 따르도록 부여되는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 장치
15 15
제10항에 있어서,상기 적어도 하나의 프로세서에 의해,상기 제1 신경망의 채널의 출력 활성화의 아다마르 파워(Hadamard power) 또는 행렬 산술연산(element-wise) 파워의 채널별 합에 기반하여 상기 속성 맵을 생성하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 장치
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 한국과학기술원 정보통신.방송 연구개발사업 (통합EZ)의사결정 이유를 설명할 수 있는 인간 수준의 학습·추론 프레임워크 개발(2020)