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今回のテーマとして、深層生成モデルの基礎とも言うべきＶＡＥ（Variational Autoencoder）を題材に取り上げていきます。 背景 -- 生成モデル（Generative Model）とは、所与の学習データセットをベースに、学習データとは異なる新しいデータを人工的に生成するためのモデルです。データの種類は、静止画、動画、音声（楽曲、音、声など）、文章（小説、俳句、チャットなど）な ...
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ブログエントリー「ＶＡＥ（1/4）オートエンコーダの概要」と関連する可能性が高い順に他のブログエントリーを掲載。知財ブログを横断的に検策。情報収集の効率性を上げるため、一定の基準以上の類似スコアがあるものを抽出。
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類似スコア 50
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ブログ執筆者: 弁理士 【個別ページ】
キーワード: 外観 実施例
ＶＡＥ（2/4）実施例の説明
https://benrishi-ai.com/variational-ae02/前回（第１回）では、オートエンコーダの概要について説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回（第２回）は、ＶＡＥの実施例について、ネットワーク構造を中心に説明します。 ネットワーク構造 -------- まず、ＶＡＥ（Variational Autoencoder）のネットワーク構造について説明します。以下、［１］学習フェーズ、［２］生成フェーズ、の２つ ...
類似スコア 128
ブログ執筆者: 弁理士 知財フィルター🍎 【個別ページ】
キーワード: クレーム 従来技術 特許出願 特許戦略 発明
ＶＡＥ（4/4）総括
https://benrishi-ai.com/variational-ae04/前回（第３回）では、ＶＡＥの理論的な裏付けについて説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回（第４回）は、クレームを含む発明ストーリーを作成し、これまで３回分の検討を総括します。 発明ストーリー ------- 【従来技術】 所与の学習データセットをベースに、学習データとは異なる新しいデータを人工的に生成する「生成モデル」が知られている。この類のタスクは ...
類似スコア 106
ブログ執筆者: 弁理士 知財フィルター🍎 【個別ページ】
キーワード: 公知 実施例 進歩性 発明
ＶＡＥ（3/4）理論的な裏付け
https://benrishi-ai.com/variational-ae03/前回（第２回）では、ＶＡＥの実施例について説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回（第３回）は、ＶＡＥの理論的な裏付けについて説明します。 数学的解釈 ----- 前回では、学習フェーズにおいて、エンコーダが ｚ＝μ＋σ・ε の演算を行った後、得られたＬ次元特徴ベクトル｛ｚ｝をデコーダ側に出力する旨を説明しました。ここで、ε は、標準正規分布に従って生 ...
類似スコア 106
ブログ執筆者: 弁理士 【個別ページ】
キーワード: 実施例
Seq2Seq（2/4）再帰型ニューラルネット
https://benrishi-ai.com/seq2seq02/前回（第１回）では、Seq2Seq の概要について説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回（第２回）は、Seq2Seq を理解する上での前提知識ともいえる再帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ；Recurrent Neural Network）の概要について説明します。 問題の設定 ----- ＲＮＮでは、指定された文章を１語ずつ暗唱する、暗唱問題につい ...
類似スコア 103
ブログ執筆者: 弁理士 【個別ページ】
キーワード: 実施例 論文
ResNet（2/4）実施例と作用効果
https://benrishi-ai.com/resnet02/前回（第１回）では、ResNet の概要について説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回（第２回）は、ResNet の実施例およびその作用効果について説明します。 ネットワーク構成 -------- ResNet は、Residual block と呼ばれるサブネットワークを直列的に接続してなるＣＮＮ（畳み込みニューラルネットワーク）です。ここで、”r ...
類似スコア 92
ブログ執筆者: 弁理士 知財フィルター🍎 【個別ページ】
キーワード: 実施例 発明
ＧＡＮ（1/4）発明の概要
https://benrishi-ai.com/gan01/今回のテーマとして、深層生成モデルの基礎とも言うべきＧＡＮ（Generative Adversarial Network）を題材に取り上げていきます。 背景 -- 生成モデル（Generative Model）とは、所与の学習データセットをベースに、学習データとは異なる新しいデータを人工的に生成するためのモデルです。データの種類は、静止画、動画、音楽、音声、文章（小説、俳句、チャットなど）な ...
類似スコア 89
ブログ執筆者: 弁理士 【個別ページ】
キーワード: 実施例 発明
CycleGAN（1/4）発明の概要
https://benrishi-ai.com/cyclegan01/今回のテーマとして、敵対的生成ネットワーク（ＧＡＮ）ベースの画像処理の一手法である CycleGAN を題材に取り上げます。 背景 -- 生成モデルのバリエーション（Variants）の１つとして、画像の作風を変える画風変換（Image Style Transfer）が挙げられます。例えば、Leon A. Gatys 氏らによる “Neural Style Transfer”（以下、ＮＳＴ） ...
類似スコア 88
ブログ執筆者: 弁理士 知財フィルター🍎 【個別ページ】
キーワード: クレーム 従来技術 発明 採用
ＦＰＮ（4/4）総括
https://benrishi-ai.com/fpn04/前回（第３回）では、ＦＰＮの特許性について検討しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回（第４回）は、クレームを含む発明ストーリーを作成し、これまで３回分の検討を総括します。 発明ストーリー ------- 【従来技術】 畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）を導入した物体検出手法の一例として、R-CNN（Regions with CNN features ...
類似スコア 86
ブログ執筆者: 弁理士 知財フィルター🍎 【個別ページ】
キーワード: クレーム 機械 従来技術 侵害 特許権 特許権侵害 発明
ＧＡＮ（4/4）総括
https://benrishi-ai.com/gan04/前回（第３回）では、ＶＡＥとＧＡＮを比較し、ＣＧＡＮまで発展させた場合のＧＡＮモデルの拡張性・応用性の高さについて説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回（第４回）は、クレームを含む発明ストーリーを作成し、これまで３回分の検討を総括します。 発明ストーリー ------- 【従来技術】 所与の学習データセットをベースに、学習データとは異なる新しいデータ ...
類似スコア 86
ブログ執筆者: 弁理士 【個別ページ】
キーワード: 実施例 発明
StackGAN（1/4）発明の概要
https://benrishi-ai.com/stackgan01/今回のテーマとして、敵対的生成ネットワーク（ＧＡＮ）ベースのデータ変換処理の一手法である StackGAN を題材に取り上げます。 背景 -- 生成モデルのバリエーション（Variants）の１つとして、テキスト文章の内容に沿った画像を生成する “Text-to-Image Transfer” が挙げられます。先行技術として、例えば、Scott Reed 氏らによる GAN-INT-CLS ...
類似スコア 83
ブログ執筆者: 弁理士 【個別ページ】
キーワード: 実施例 論文
Pix2Pix（2/4）実施例の説明
https://benrishi-ai.com/pix2pix02/前回（第１回）では、Pix2Pix の概要について説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回（第２回）は、Pix2Pix の実施例について説明します。 ＣＧＡＮベースの Image-to-Image モデル --------------------------- 早速ですが、前回出した検討課題の解答例を図１に示します。図１の例では、ＣＧＡＮの基本モデルに ...
類似スコア 79
ブログ執筆者: 弁理士 【個別ページ】
Doc2Vec（5/5）ＰＶ－ＤＭ＜後編＞
https://benrishi-ai.com/doc2vec05/前回（第４回）では、ＰＶ－ＤＭモデルの概要について説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回（第５回）は、学習方法に関する補足的な説明を行った上で、クレーム骨子を作成してみます。 ＰＶ－ＤＭの学習方法 ---------- 前回の記事（図２）で示したネットワーク構造に対して一から学習を開始しても一応問題ないのですが、これでは学習の効率が非常に悪くなります ...
類似スコア 79
ブログ執筆者: 弁理士 知財フィルター🍎 【個別ページ】
キーワード: IBM 意見書 拒絶査定 拒絶理由 拒絶理由通知 請求項 早期審査 特許権 発明 発明者 補正 明細書 採用
【160】特許6214922 株式会社Preferred Networks（ＶＡＥ）
http://blog.livedoor.jp/patent_taji/archives/27147835.html＃ＡＩレベル４ 月末なので急いで更新。 最近見たＡＩ関連特許だが、請求項１が短い文字数で驚いた。 VAE（Variational AutoEncoder、変分自己符号化法）の応用をそのまま特許化したような発明。 この範囲で権利化されたら将来困る人は多いのではないかという気がする。 海外での権利化、無効理由が気になるところ。 ◆ＶＡＥ 既にネット上ではいろいろな解説がされているが、最初に提唱 ...
類似スコア 78
ブログ執筆者: 弁理士 【個別ページ】
キーワード: 機械 実施例 発明
ＦＣＮ（1/4）発明の概要
https://benrishi-ai.com/fcn01/今回のテーマとして、セグメンテーションの一手法であるＦＣＮ（Fully Convolutional Networks）を題材に取り上げていきます。 背景 -- セグメンテーション（Segmentation）とは、画像内にある物体などを画素単位で認識し、複数のサブ領域に分割するタスクを意味します。機械学習を用いない従来手法の一例として、階層的グループ化が挙げられます。例えば、次の記事が参考にな ...
類似スコア 76
ブログ執筆者: 弁理士 知財フィルター🍎 【個別ページ】
キーワード: クレーム 従来技術 発明
ResNet（4/4）総括
https://benrishi-ai.com/resnet04/前回（第２回）では、ResNet の改良技術について説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回（第４回）は、クレームを含む発明ストーリーを作成し、これまで３回分の検討を総括します。 発明ストーリー ------- 【従来技術】 いわゆる Alexnet（Krizhevsky et al）の登場以来、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）の階層をより深く ...
類似スコア 76
ブログ執筆者: 弁理士 知財フィルター🍎 【個別ページ】
キーワード: Apple Google IoT USPTO アルゴリズム発明 クレーム ソフトウェア ビジネスモデル発明 外観 拒絶理由 最高裁 自動運転 実用新案 商標 消尽 侵害 審査基準 人工知能 請求の範囲 請求項 訴訟 中国 特許権 特許権侵害 特許出願 特許請求の範囲 特許庁 特許法 判決 物の発明 米国 米国特許 補正 方法の発明 法改正 立証責任 採用
(PDF) 第23号 AI技術の特許による保護―日本及び米中での特許による保護― 弁理士 河野 英仁
https://system.jpaa.or.jp/patent/viewPdf/3553AI 技術の特許による保護―日本及び米中での特許による保護―弁理士 河野 英仁目 次 １．はじめに ２．日本における AI 発明の特許保護 ２．１ AI 発明の種類 ２．２ AI 発明に対する特許保護の形態 ３．諸外国における AI 発明の特許保護 ３．１ 発明のカテゴリー ３．２ 米国における AI 発明の保護適格性 ３．３ 中国における AI 発明の保護適格性 ４．終わりに１．はじめ ...
類似スコア 75
ブログ執筆者: 弁理士 【個別ページ】
キーワード: 実施例 発明
ＳＳＤ (1/3) 発明の概要
https://benrishi-ai.com/ssd01/今回のテーマとして、物体検出の一手法であるＳＳＤを題材に取り上げていきます。 背景 -- 畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）を導入した物体検出モデルは、［１］One-Stage Detectorと、［２］Two-Stage Detector の２種類に大別されます。この２種類の違いは、関心領域の提案機能及び物体の検出機能を一度に同時に行うか、あるいは二段階に分けて行うかにあります。前者 ...
類似スコア 74
ブログ執筆者: 弁理士 【個別ページ】
アテンション機構（2/4）全体構成の説明
https://benrishi-ai.com/attention02/前回（第１回）では、アテンション機構の概要について説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回（第２回）は、アテンション機構の実装例として、“Seq2Seq with Attention” の全体構成について説明します。 エンコーダの構造 -------- まず、エンコーダのネットワーク構造を図１に示します。 【図１】エンコーダの構造例 エンコーダは、 ...
類似スコア 74
ブログ執筆者: 弁理士 知財フィルター🍎 【個別ページ】
キーワード: クレーム 従来技術 発明
ＹＯＬＯ（4/4）総括
https://benrishi-ai.com/yolo04/前回（第３回）では、ＹＯＬＯの技術的特徴について解説しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回（第４回）は、クレームを含む発明ストーリーを作成し、これまで３回分の検討を総括します。 発明ストーリー ------- 【従来技術】 畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）を導入した物体検出手法の一例として、R-CNN（Regions with CNN featu ...
類似スコア 74
ブログ執筆者: 弁理士 知財フィルター🍎 【個別ページ】
キーワード: クレーム 実施例 従来技術
Seq2Seq（4/4）総括
https://benrishi-ai.com/seq2seq04/前回（第３回）では、Seq2Seq の実施例について説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回は、過去３回分の検討を踏まえ、発明ストーリーの一例を提示します。 発明ストーリー ------- 【従来技術】 従来から、自動翻訳の分野において、登録済みのルールを適用して原文を分析することで訳文を出力するルールベース機械翻訳（ＲＭＴ）や、対訳データの学習を通じ ...
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キーワード: Google IoT アルゴリズム特許 アルゴリズム発明 クレーム ソフトウェア ソフトウェア特許 ソフトバンク ノウハウ 意匠 意匠出願 化学 機械 技術的範囲 議事録 拒絶理由 自動運転 実施可能要件 実施例 実用新案 従属クレーム 出願件数 侵害 審査基準 進歩性 人工知能 請求項 大学 中国 電気 特許権 特許権侵害 特許出願 特許出願件数 特許庁 特許調査 特許法 独立クレーム 発明 部分意匠 物の発明 米国 米国特許 弁理士 補正 方法の発明 明細書 論文 採用
(PDF) 特集≪ＡＩ技術の権利化≫(論考) AI技術・ソリューション権利化の勘所～特許の書き方も再定義される～ 会員 河野 英仁
https://system.jpaa.or.jp/patent/viewPdf/3304AI 技術・ソリューション権利化の勘所特集《AI 技術の権利化》AI 技術・ソリューション権利化の勘所～特許の書き方も再定義される～会員 河野 英仁要 約「AI で全ての産業が再定義される。AI を制するものが未来を制する。」ソフトバンクグループ代表取締役会 長兼社長の孫正義氏の発言である。今や新聞で「AI（Artificial Intelligence: 人工知能）」の文字を見ない日 は無く A ...
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ブログ執筆者: 弁理士 知財フィルター🍎 【個別ページ】
キーワード: 実施例 発明
ＧＡＮ（3/4）ＧＡＮの特徴
https://benrishi-ai.com/gan03/前回（第２回）では、ＧＡＮの実施例について説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回（第３回）は、ＶＡＥと比較した場合のＧＡＮの強みについて解説します。 ＶＡＥとＧＡＮ ------- まず、比較対象であるＶＡＥ（Variational Autoencoder）の特徴について軽く触れます。必要であれば、以下のリンクから復習してください。 事例 #015 ...
類似スコア 68
ブログ執筆者: 弁理士 【個別ページ】
キーワード: 実施例
ＧＡＮ（2/4）実施例の説明
https://benrishi-ai.com/gan02/前回（第１回）では、ＧＡＮの概要について説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回（第２回）は、ＧＡＮの実施例について、生成器の学習方法を中心に説明します。 全体の流れ ----- 改めて説明する必要がないほど有名な話ですが、ＧＡＮは、紙幣の偽造モデルによく例えられます。偽造者（＝Generator）は本物に近い偽札を作ろうとし、警官（＝Discrimi ...
類似スコア 67
ブログ執筆者: 弁理士 知財フィルター🍎 【個別ページ】
キーワード: イスラエル オリンパス キヤノン コニカミノルタ ソフトウェア テルモ トプコン ニデック バイオ バイオセンス・ウエブスター 異議申立 出願人 請求の範囲 造影剤 登録異議申立 特許異議申立 特許業務法人 特許掲載公報 特許権 特許公報 特許請求の範囲 発明 富士フイルム 補正
医療機器分野の特 許取得の状況について（6月～9月）
http://atsushiyamakoshi.blog.fc2.com/blog-entry-153.html2023年6月～2023年9月に発行された特許公報（2023年6月8日～2023年9月6日の期間に発行された公報）を調べてみました（2023年9月7日時点）。 医療機器分野の特許公報（FIにA61Bが付与された特許公報）は1,702件でした。FIにA61Bを含む公報の内訳（上位10位）は以下の様になっています。 FI（A61B）が付与された特許公報の内訳（上位10位）（公報発行日：2023年6月 ...
類似スコア 67
ブログ執筆者: 弁理士 知財フィルター🍎 【個別ページ】
キーワード: クレーム 公知 発明 論文
Pix2Pix（4/4）総括
https://benrishi-ai.com/pix2pix04/前回（第３回）では、Pix2Pix におけるノイズの入力機構を省略できた理由について解説しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回（第４回）は、クレームを試作しつつ、これまで３回分の検討を総括します。 クレームの試作 ------- これまで、生成器の構成を中心に Pix2Pix の検討を行ってきました。生成器に関する主な特徴は、［１］画像データを入出力する ...