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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 ...
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ブログエントリー「Pix2Pix（2/4）実施例の説明」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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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: 引用 実施例 発明 論文
Pix2Pix（1/4）発明の概要
https://benrishi-ai.com/pix2pix01/今回のテーマとして、ＧＡＮを用いた画像生成モデルで有名な “Pix2Pix” を題材に取り上げていきます。 背景 -- Ian Goodfellow 氏が提案した敵対的生成ネットワーク（ＧＡＮ）は、データの真贋判定を行う弁別器（Discriminator）と協働して生成器（Generator）を学習させる、という単純かつ斬新な手法です。この元祖ＧＡＮは、再現精度の高さという観点で十分な価値が ...
類似スコア 130
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 ...
類似スコア 110
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 進歩性
ＦＰＮ (2/4) 実施例の説明
https://benrishi-ai.com/fpn02/前回（第１回）では、ＦＰＮ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、ＦＰＮの実施例について説明します。 ネットワーク構造 -------- まず、ＦＰＮ（Feature Pyramid Networks）のネットワーク構造は、次に示す図１の通りです。 【図１】ＦＰＮのネットワーク構造 出展：Feature Pyramid ...
類似スコア 99
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 94
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 94
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 92
ブログ執筆者: 弁理士 【個別ページ】
キーワード: Apple 実施例 論文
CycleGAN（2/4）実施例の説明
https://benrishi-ai.com/cyclegan02/前回（第１回）では、CycleGAN 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、CycleGAN の実施例について説明します。 システム構成 ------ まず、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】CycleGAN のシステム構成 CycleGAN は、２系統のＧＡＮで構成されます。一方の第１ＧＡ ...
類似スコア 90
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 86
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 81
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 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: 実施例 従来技術 発明
StackGAN（3/4）本発明のポイント
https://benrishi-ai.com/stackgan03/前回（第２回）では、StackGAN 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、本発明のポイントについて考察します。 従来技術 ---- まずは、StackGAN との比較対象である従来技術（Prior Art）を明示しておきます。ここでは、説明を省略しますが、必要に応じて下記の記事を参照してください。 ［１］GAN-INT ...
類似スコア 79
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 78
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 78
ブログ執筆者: 弁理士 【個別ページ】
キーワード: 実施例 論文
Unrolled GAN（2/4）実施例の説明
https://benrishi-ai.com/unroll-gan02/前回（第１回）では、Unrolled 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、Unrolled GAN の実施例について説明します。 Vanilla GAN ----------- まず、元祖ＧＡＮ（Vanilla GAN）の演算式は、以下の図１の通りです。目的関数（敵対的損失：Adversarial Loss）の数 ...
類似スコア 72
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 68
ブログ執筆者: 弁理士 【個別ページ】
キーワード: 実施例 論文
ＹＯＬＯ（2/4）実施例の説明
https://benrishi-ai.com/yolo02/前回（第１回）では、ＹＯＬＯ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、ＹＯＬＯの実施例について説明します。 ネットワーク構成 -------- ＹＯＬＯは、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）の一種であり、GoogLeNet（Inception-v1）をベースにしたモデルのようです。図１から理解されるように、（１）関心領域 ...
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: 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 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 従来技術 発明
StackGAN（4/4）総括
https://benrishi-ai.com/stackgan04/前回（第３回）では、StackGAN の発明ポイント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】 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- ...
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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 65
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 進歩性 発明
ＦＰＮ (3/4) 特許性の検討
https://benrishi-ai.com/fpn03/前回（第２回）では、ＦＰＮ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、ＦＰＮの特許性について検討します。 前回（第２回）では、ＦＰＮは、ＳＳＤとＵ－Ｎｅｔを組み合わせた技術であって特許性（進歩性）がないと述べました。しかし、よくよく検討すれば、両者の相違点が浮かび上がってきます。まず、３種類のモデル構造を模式的に表現してみましょう ...
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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: 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 ...
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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 発明
ＦＣＮ (3/4) Ｕ－Ｎｅｔの紹介
https://benrishi-ai.com/fcn03/前回（第２回）では、ＦＣＮ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、ＦＣＮの類似技術であるＵ－Ｎｅｔについて紹介します。 Ｕ－Ｎｅｔの特徴 -------- まず、Ｕ－Ｎｅｔのネットワーク構造は、次に示す図１の通りです。 【図１】Ｕ－Ｎｅｔのネットワーク構造 出展：U-Net: Convolutional Network ...
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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 63
ブログ執筆者: 弁理士 【個別ページ】
キーワード: 実施例 発明 論文
Unrolled GAN（1/4）発明の概要
https://benrishi-ai.com/unroll-gan01/今回のテーマとして、敵対的生成ネットワーク（ＧＡＮ）に関する学習アルゴリズムの１つである Unrolled GAN を題材に取り上げます。 背景 -- ＧＡＮは、データの真贋判定を行う弁別器（Discriminator）と協働して生成器（Generator）を学習させる、という単純かつ斬新な手法です。生成器Ｇおよび弁別器Ｄの行動原理は、概ね以下の通りです。 ・生成器Ｇは、標本値（ｚ）から画 ...
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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: 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 ...