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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 ...
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ブログエントリー「Seq2Seq（2/4）再帰型ニューラルネット」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。
【類似スコア】タイトルだけではなく内容も考慮したうえで2つのエントリーを比較し、それらの類似性を表現した指標。数値だけでなくラインの長さでも類似スコアを表現。類似性を直感的に認識できるように、類似スコア100以上を赤色のライン 70以上100未満を黄色のライン 70未満を緑色のライン で表示。
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類似ニュースソース[知財ニュース][クロス検索]
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【類似スコア】タイトルだけではなく内容も考慮したうえでブログエントリーとニュースソースとを比較し、それらの類似性を表現した指標。数値だけでなくラインの長さでも類似スコアを表現。類似性を直感的に認識できるように、類似スコア100以上を赤色のライン 70以上100未満を黄色のライン 70未満を緑色のライン で表示。
類似スコア 51
類似スコア 49
類似スコア 41
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J-PlatPat(特許情報プラットフォーム)につながらない場合の代替
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類似スコア 138
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 132
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
Seq2Seq（3/4）実施例の説明＆考察
https://benrishi-ai.com/seq2seq03/前回（第２回）では、Seq2Seq の前提知識として、再帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ）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３回）は、Seq2Seq の実施例を説明するとともに、本発明のポイントを軽く考察してみます。 問題の設定 ----- Seq2Seq では、例えば、英語をドイツ語に翻訳する翻訳問題について取り組みます（図 ...
類似スコア 120
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 ...
類似スコア 117
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
アテンション機構（3/4）変形例の検討
https://benrishi-ai.com/attention03/前回（第２回）では、“Seq2Seq with Attention” 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、“Seq2Seq with Attention” の様々なバリエーションについて検討していきます。 第１変形例 ----- 前回では、隠れ状態行列｛Ｈ１｝のすべての要素、すなわち、Ｓ個の隠れ状態ベクトルｈ１を使ってコンテキ ...
類似スコア 112
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 従来技術
アテンション機構（4/4）発明ストーリーの作成
https://benrishi-ai.com/attention04/前回（第３回）では、アテンション機構の変形例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、これまでの検討を踏まえ、クレームを含む発明ストーリーを試作してみます。 発明ストーリー ------- 【従来技術】 例えば、自動翻訳を含む自然言語処理の分野において、エンコーダ部分とデコーダ部分に相当する２種類の再帰型ニューラルネットワーク（ＲＮ ...
類似スコア 95
ブログ執筆者: 弁理士 【個別ページ】
キーワード: グーグル
Seq2Seq（1/4）発明の概要
https://benrishi-ai.com/seq2seq01/今回のテーマとして、ニューラル機械翻訳（ＮＭＴ）の先駆けとも言える “Seq2Seq” を題材に取り上げていきます。Seq2Seq は、文字列（From Sequence）から文字列へ（To Sequence）の変換モデルを意味します。 背景 -- 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 ...
類似スコア 89
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 87
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 76
ブログ執筆者: 弁理士 【個別ページ】
キーワード: 実施例
アテンション機構（1/4）発明の概要
https://benrishi-ai.com/attention01/今回のテーマとして、ニューラル機械翻訳（ＮＭＴ）における頻出の手法であるアテンション機構（Attention Mechanism）を題材に取り上げていきます。 背景 -- いわゆる “Word2Vec” の登場を皮切りに、自然言語処理（ＮＬＰ）の研究分野においてニューラルネットワークを用いる動きが活発になってきました。例えば、自動翻訳（あるいは、機械翻訳）の分野において、エンコーダ部分とデコ ...
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
ＶＡＥ（1/4）オートエンコーダの概要
https://benrishi-ai.com/variational-ae01/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 ...
類似スコア 59
ブログ執筆者: 大学･政策関係 知財フィルター🍎 【個別ページ】
キーワード: Fターム Google IoT キヤノン コロナ フランス リコー 委員会 意匠 化学 花王 韓国 機械 実施例 従来技術 商標 商標調査 審査官 人工知能 請求項 先行技術調査支援 多義語 大学 知的財産部 中国 中小企業 特許検索 特許公報 特許庁 特許調査 日立 日立製作所 発明 発明者 補正 明細書 役務 類似意匠 論文
(PDF) AI系基盤技術と、オープンソースを用いた機械学習による特許文書解析 西尾 潤・安藤 俊幸
http://www.tokugikon.jp/gikonshi/298/298tokusyu3.pdfAI系基盤技術と、オープンソースを用いた 機械学習による特許文書解析アジア特許情報研究会 西尾 潤・安藤 俊幸特許庁は、庁内業務へのAI技術の活用可能性について検討を行い、「アクション・プラン」を 作成・改訂し、同プランに沿って実証事業を進めています。また、特許庁の審査官が発明者と なる特許が登録されたことも話題を呼びました。そして構築が進められている特許管理・検索 システム「アドパス」にもAI ...
類似スコア 57
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 54
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: EPO Google USPTO オーストラリア クレーム ノウハウ パテントマップ 引用 引用文献 欧州 欧州特許 機械 共同研究 公開公報 実施例 侵害 審査官 人工知能 大学 大企業 知的財産戦略 中小企業 特許公報 特許出願 特許制度 特許戦略 特許庁 特許調査 特許法 南アフリカ 発明 発明者 発明推進協会 判決 米国 弁理士 明細書 論文
(PDF) 特集＜弁理士業務とAI技術＞(解説) 深層学習を利用した自然言語処理の発展と特許調査への応用の現状 株式会社 Amplified ai 追川 康之
https://system.jpaa.or.jp/patent/viewPdf/3944深層学習を利用した自然言語処理の発展と特許調査への応用の現状特集《弁理士業務と AI 技術》深層学習を利用した自然言語処理の 発展と特許調査への応用の現状株式会社 amplified ai※ 追川 康之要 約 深層ニューラルネットワークを用いた機械学習による自然言語処理の発展は著しく，基本的な言語処理能力に関して機械が人間を上回る時代が到来しています。本稿ではここ数年のこの技術的発展を振り返ると ...
類似スコア 53
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: デッドコピー 機械 侵害 人工知能 著作権 特許権 特許権侵害
第４のはなし（２）
http://ntakei.cocolog-nifty.com/pam/2017/04/post-8a50.htmlちかごろはハイボール愛好者が増えたのか、居酒屋どころかファミリーレストランにまで「ハイボール」メニューがあって驚くことがある。蒸留酒ならではの飲み口で、ビールなんかより却ってすっきりした感じがあっていいのかも知れない。もっとも、多くの店では分量を、意図的にかそうでなくかは知らないが、間違っているのか、どうにも薄すぎる「ハイボール」になっている。 ▽ むかし連れて行かれた、おねーちゃんのいる場末（ ...
類似スコア 53
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 52
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キーワード: 実施例 論文
ＦＣＮ (2/4) 実施例の説明
https://benrishi-ai.com/fcn02/前回（第１回）では、ＦＣＮ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、ＦＣＮの実施例について説明します。 ネットワーク構造 -------- まず、ＦＣＮのネットワーク構造は、次に示す図１の通りです。 【図１】ＦＣＮのネットワーク構造 出展：Fully Convolutional Networks for Semantic ...
類似スコア 52
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: DeNA ディー・エヌ・エー ベンチャー 機械 拒絶理由 拒絶理由通知 自然法則を利用した技術的思想 識別番号 秋田県 人工知能 請求項 早期審査 知財部 特許権 特許出願 特許戦略 特許紛争 発明 発明者 明細書 求人 採用
【157】特許6243072 株式会社Preferred Networks+DeNA
http://blog.livedoor.jp/patent_taji/archives/24560087.html#AI、PFN、ベンチャー PFNの特許ネタの続き。この会社はDeNAとも協業していて、会社まで一緒に作っていた。 一年半も前の話だが、関連記事等をチェックした。 ◆PFDeNA ○ニュースリリース ・DeNAとPreferred Networks、人工知能技術を用いた 企業向けソリューションを提供する合弁会社PFDeNAを設立（2016/07/1） ・Preferred Networks ...
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ブログ執筆者: 大学･政策関係 知財フィルター🍎 【個別ページ】
キーワード: Fターム PATOLIS ソフトウェア ワシントン大学 委員会 化学 花王 韓国 機械 実施例 情報提供 侵害 新規性 進歩性 人工知能 請求の範囲 請求項 大学 知財戦略 知的財産部 中国 電気 特許検索 特許検索競技大会 特許公報 特許出願 特許請求の範囲 特許庁 特許調査 日立 発明 法改正 明細書 論文 セミナー
(PDF) ①機械学習を用いた効率的な特許調査 アジア特許情報研究会における研究活動紹介 安藤 俊幸
http://www.tokugikon.jp/gikonshi/291/291kiko1.pdf寄稿１ 機械学習を用いた効率的な特許調査 アジア特許情報研究会1） における研究活動紹介花王株式会社 知的財産部 安藤 俊幸最近ではAIの中心技術である各種機械学習のオープンソースライブラリが容易に入手可能 である。特許調査担当者の実務的な観点から機械学習を用いた効率的な特許調査の可能性につ いて述べる。先行技術調査ではdoc2vecによる公報文書単位のスコアで査読の優先順位を付け、 文単位で発 ...
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キーワード: クレーム 実施例 従来技術 発明
Unrolled GAN（4/4）総括
https://benrishi-ai.com/unroll-gan04/前回（第３回）では、Unrolled GAN の学習メカニズムについて概説しました。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】 代表的な生成モデルとして、データの真贋判定を行う弁別器（Discriminator）と協働して生成器（Gene ...
類似スコア 46
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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 45
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 43
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（2/4）実施例の説明
https://benrishi-ai.com/stackgan02/前回（第１回）では、StackGAN 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、StackGAN の実施例について説明します。 システム構成 ------ まず、StackGAN のシステム構成について、図１を参照しながら説明します。 【図１】StackGAN のシステム構成 出展：StackGAN: Text to Ph ...
類似スコア 43
ブログ執筆者: 弁理士 【個別ページ】
キーワード: 実施例 論文
RetinaNet (2/4) 実施例の説明
https://benrishi-ai.com/retina-net02/前回（第１回）では、RetinaNet 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、RetinaNet の実施例について説明します。 ネットワーク構造 -------- まず、RetinaNet のネットワーク構造は、次に示す図１の通りです。 【図１】RetinaNet のネットワーク構造 出展：Focal Loss for ...
類似スコア 42
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 41
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: PCT インタビュー 意見書 拒絶理由 拒絶理由通知 国際出願 三菱電機 手続補正書 人工知能 請求項 早期審査 特許権 特許査定 特許出願 発明 発明者 分割出願 補正
【161】特許6227052 三菱電機株式会社（ディープラーニング）
http://blog.livedoor.jp/patent_taji/archives/28263008.html＃AIレベル４ 月末なのであわてて更新。 AI関連発明をどう表現すればよいかを模索中。 まずは文字数の少ない発明を分析することにした。 一般的に、文字数が少なければ限定が少なくなり、広い権利範囲を主張できるようになる。実際にはそんな単純な話ではないが、文字数が少ない方が強い権利であるとは言えると思う。というわけで、文字数という切り口から分析することにした。 結果として、ディープラーニング関 ...