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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 ...
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ブログエントリー「ＶＡＥ（4/4）総括」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。
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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 129
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 126
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 122
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 109
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 108
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 93
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 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 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 80
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 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: 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 78
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 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
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 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 64
ブログ執筆者: 弁理士 【個別ページ】
キーワード: クレーム 実施例
Pix2Pix（3/4）ノイズはどこへ消えた？
https://benrishi-ai.com/pix2pix03/前回（第２回）では、Pix2Pix 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。 ノイズの行方 ------ 前回の記事に掲載した図１と図２をもう一度見比べると、元祖ＧＡＮやＣＧＡＮにはあったノイズ｛ｚ｝が、Pix2Pix では無くなっていることに気付きます。今回（第３回）は、「ノイズはどこへ消えた？」と題して、その理由について推論を交えながら ...
類似スコア 64
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 ...
類似スコア 62
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: amazon Google USPTO WIPO イノベーション インド オープンイノベーション カナダ クライアント コーネル大学 ソフトウェア ドイツ ノウハウ 引用 引用文献 解法 機械 京都大学 公開公報 施行規則 出願人 情報通信研究機構 審査官 新規性 進歩性 人工知能 請求項 大学 中国 東北大学 特許検索 特許庁 特許調査 特許法 特許翻訳 発明 米国 米国特許 明細書 論文 NVIDIA YouTube 採用
(PDF) 特許審査官が垣間見た深層学習（Deep Learning）による自然言語処理の変革期 〜Japio特許情報研究所での業務を通じて〜 石川 雄太郎
http://www.tokugikon.jp/gikonshi/298/298tokusyu2.pdf特許審査官が垣間見た深層学習（Deep Learning） による自然言語処理の変革期 〜Japio特許情報研究所での業務を通じて〜審査第四部情報処理 石川 雄太郎本稿では、深層学習を用いた機械翻訳や機械読解等の自然言語処理技術について解説し、そ の発展の背後に存在するオープンイノベーションの環境についても説明する。さらに、AIを用 いた特許検索システム等についても紹介したい。 はじめに〜深 ...
類似スコア 62
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 61
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 56
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キーワード: IoT キヤノン ソニー トヨタ パナソニック ベンチャー 機械 拒絶理由 拒絶理由通知 三菱自動車工業 三菱電機 実施可能要件 実用新案 出願件数 出願人 松下電器 情報通信研究機構 人工知能 請求項 早期審査 大学 電気 東芝 特許権 日本電気 日本電信電話 日立 日立製作所 発明 富士通 補正 明細書
【154】 特許6216024 株式会社Preferred Networks（学習済モデル生成方法＋α）
http://blog.livedoor.jp/patent_taji/archives/24275823.html＃AI，PNF，ベンチャー ＃関連【153】 特許・実用新案審査ハンドブックの「IoT関連技術等に関する事例について」の事例２－１４が平成 29 年 3 月 22 日に追加掲載された。これにより、「学習済みモデル」が 「プログラム」の「発明」に該当し得ることが明確に示された。 なお、この事例については興味深い考察をしている人もいた。（cf AI勉強メモ１） ･･･そんなものかと思っていたが、 ...
類似スコア 55
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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 ...
類似スコア 55
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 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: 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 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: 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 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: クレーム 従来技術 特許法 発明 論文
CycleGAN（4/4）総括
https://benrishi-ai.com/cyclegan04/前回（第３回）では、CycleGAN における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】 生成モデルのバリエーションの１つとして、画像の作風を変える画風変換が挙げられる。画風変換の手法の一例として、Ga ...
類似スコア 51
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 ...
類似スコア 50
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 ...