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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 ...
類似ブログエントリー[知財ブログ]
ブログエントリー「ResNet（2/4）実施例と作用効果」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 46
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類似スコア 39
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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 133
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 131
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 論文 採用
ResNet（3/4）Residual Block の改良例
https://benrishi-ai.com/resnet03/前回（第２回）では、ResNet の実施例および作用効果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、Residual block の改良例について検討します。 残差関数の集約 ------- Residual block は、残差特徴量（＝出力特徴量－入力特徴量）を生成する第１演算部と、残差特徴量に対して入力特徴量を加算する第２演算部 ...
類似スコア 97
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 87
ブログ執筆者: 弁理士 【個別ページ】
キーワード: 実施例 発明
ResNet (1/4) 発明の概要
https://benrishi-ai.com/resnet01/今回のテーマとして、ディープラーニングで頻出の ResNet を題材に取り上げていきます。 背景 -- 階層型ニューラルネットワークにおける学習パラメータの更新手法として、誤差逆伝播法（Back Propagation）がよく用いられます。この手法は、入力→出力の流れとは逆方向に（出力→入力の流れで）更新量が計算される点に特徴があり、厳密解を求める場合と比べて、更新に要する計算量が大幅に削減 ...
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: 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 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 77
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 70
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 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 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 65
ブログ執筆者: 弁理士 【個別ページ】
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 64
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 62
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 58
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 58
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 58
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 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: 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 57
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 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 【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 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: クレーム 実施例 従来技術 発明
ＳＳＤ (3/3) 総括
https://benrishi-ai.com/ssd03/前回（第３回）では、ＳＳＤの実施例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３回）は、クレームを含む発明ストーリーを作成し、これまで２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 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: 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 【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 ...
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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
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 50
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 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 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 ...