맞춤기술찾기

이전대상기술

과적합 없는 단일 신경망 기반 다중 도메인 적응 학습을 위한 컴퓨터 시스템, 및 그의 방법

  • 기술번호 : KST2022009122
  • 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 다양한 실시예들은 과적합 없는 단일 신경망 기반 다중 도메인 적응 학습을 위한 컴퓨터 시스템, 및 그의 방법에 관한 것으로, 복수의 도메인들의 데이터 셋들을 정규화하고, 정규화된 데이터 셋들 사이에서 공유되는 공유 정보를 추출하고, 추출된 공유 정보를 기반으로 학습을 수행하여, 학습 모델을 구현하고, 목표 도메인에 대해, 학습 모델을 이식하도록 구성될 수 있다.
Int. CL G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01) G06N 5/02 (2006.01.01)
CPC G06N 3/08(2013.01) G06N 3/0481(2013.01) G06N 5/02(2013.01)
출원번호/일자 1020200183859 (2020.12.24)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0092256 (2022.07.01) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.12.24)
심사청구항수 20

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 이상완 대전광역시 유성구
2 박건영 대전광역시 유성구

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 양성보 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로***길 ** (논현동) 삼성빌딩 *층(피앤티특허법률사무소)

최종권리자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 최종권리자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
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
2020.12.24 수리 (Accepted) 1-1-2020-1413248-98
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
컴퓨터 시스템에 의한 방법에 있어서, 복수의 도메인들의 데이터 셋들을 정규화하는 단계;상기 정규화된 데이터 셋들 사이에서 공유되는 공유 정보를 추출하는 단계; 및상기 추출된 공유 정보를 기반으로 학습을 수행하여, 학습 모델을 구현하는 단계를 포함하는, 방법
2 2
제 1 항에 있어서, 목표 도메인에 대해, 상기 학습 모델을 이식하는 단계를 더 포함하는, 방법
3 3
제 2 항에 있어서, 상기 공유 정보를 추출하는 단계는,단일 신경망을 통해 상기 정규화된 데이터 셋들을 인코딩하여, 상기 공유 정보를 추출하는,방법
4 4
제 3 항에 있어서, 상기 신경망은, 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network; CNN)인, 방법
5 5
제 3 항에 있어서, 상기 데이터 셋들을 정규화하는 단계는,상기 데이터 셋들의 각각으로부터 상기 신경망에 입력하기 위한 특징 데이터를 추출하는 단계를 포함하고, 상기 공유 정보를 추출하는 단계는,상기 특징 데이터를 기반으로, 상기 공유 정보를 추출하는 단계를 포함하는, 방법
6 6
제 5 항에 있어서, 상기 데이터 셋들을 정규화하는 단계는,BSP(Batch Spectral Penalization) 알고리즘을 이용하여, 상기 데이터 셋들의 각각으로부터 추출하기 위한 특징 데이터에 대한 복잡도를 강화하는, 방법
7 7
제 1 항에 있어서, 상기 학습 모델을 구현하는 단계는,단일 판별기(discriminator)를 통해 상기 적대적 학습을 수행하는, 방법
8 8
컴퓨터 시스템에 있어서, 메모리; 및상기 메모리와 연결되고, 상기 메모리에 저장된 적어도 하나의 명령을 실행하도록 구성된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 복수의 도메인들의 데이터 셋들을 정규화하고, 상기 정규화된 데이터 셋들 사이에서 공유되는 공유 정보를 추출하고, 상기 추출된 공유 정보를 기반으로 학습을 수행하여, 학습 모델을 구현하도록 구성되는,컴퓨터 시스템
9 9
제 8 항에 있어서, 상기 프로세서는, 목표 도메인에 대해, 상기 학습 모델을 이식하도록 구성되는,컴퓨터 시스템
10 10
제 9 항에 있어서, 상기 프로세서는,단일 신경망을 통해 상기 정규화된 데이터 셋들을 인코딩하여, 상기 공유 정보를 추출하도록 구성되는 인코더를 포함하는, 컴퓨터 시스템
11 11
제 10 항에 있어서, 상기 신경망은, 합성곱 신경망(CNN)인,컴퓨터 시스템
12 12
제 10 항에 있어서, 상기 프로세서는,상기 데이터 셋들의 각각으로부터 상기 신경망에 입력하기 위한 특징 데이터를 추출하고, 상기 특징 데이터를 기반으로, 상기 공유 정보를 추출하도록 구성되는,컴퓨터 시스템
13 13
제 12 항에 있어서, 상기 프로세서는,BSP 알고리즘을 이용하여, 상기 데이터 셋들의 각각으로부터 추출하기 위한 특징 데이터에 대한 복잡도를 강화하도록 구성되는, 컴퓨터 시스템
14 14
제 8항에 있어서, 상기 프로세서는,상기 적대적 학습을 수행하도록 구성되는 단일 판별기를 포함하는, 컴퓨터 시스템
15 15
비-일시적인 컴퓨터-판독 가능 저장 매체에 있어서, 복수의 도메인들의 데이터 셋들을 정규화하는 단계;상기 정규화된 데이터 셋들 사이에서 공유되는 공유 정보를 추출하는 단계; 및상기 추출된 공유 정보를 기반으로 학습을 수행하여, 학습 모델을 구현하는 단계를 실행하기 위한 하나 이상의 프로그램들을 저장하기 위한 컴퓨터-판독 가능 저장 매체
16 16
제 15 항에 있어서, 상기 프로그램들은,목표 도메인에 대해, 상기 학습 모델을 이식하는 단계를 더 실행하기 위한 것인,컴퓨터-판독 가능 저장 매체
17 17
제 16 항에 있어서,상기 공유 정보를 추출하는 단계는,단일 신경망을 통해 상기 정규화된 데이터 셋들을 인코딩하여, 상기 공유 정보를 추출하는,컴퓨터-판독 가능 저장 매체
18 18
제 17 항에 있어서, 상기 신경망은, 합성곱 신경망(CNN)인, 컴퓨터-판독 가능 저장 매체
19 19
제 17 항에 있어서, 상기 데이터 셋들을 정규화하는 단계는,상기 데이터 셋들의 각각으로부터 상기 신경망에 입력하기 위한 특징 데이터를 추출하는 단계를 포함하고, 상기 공유 정보를 추출하는 단계는,상기 특징 데이터를 기반으로, 상기 공유 정보를 추출하는 단계를 포함하는,컴퓨터-판독 가능 저장 매체
20 20
제 19 항에 있어서, 상기 데이터 셋들을 정규화하는 단계는,BSP(Batch Spectral Penalization) 알고리즘을 이용하여, 상기 데이터 셋들의 각각으로부터 추출하기 위한 특징 데이터에 대한 복잡도를 강화하는, 컴퓨터-판독 가능 저장 매체
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 원천기술개발사업 (통합EZ)초고속 학습이 가능한 메타인지-모사 인공지능 설계(2020)
2 과학기술정보통신부 한국과학기술원 정보통신.방송 연구개발사업 (통합EZ)뇌·인지 발달과정의 기초-영아단계 모사형 실세계 상호작용 경험 기반 객체 관련 개념의 기계학습 기술 개발(2020)