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기술명 |
인공 신경망을 구성하는 복수의 학습 모델 중 최적 학습 모델 선택 방법 및 장치 |
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권리구분 | 특허 | |||
출원인 | 세종대 산학협력단 | |||
대표발명자 | 이름 | 소속학과 | 연구실 | |
한동일 | 컴퓨터공학과 |
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대표연구분야 | 컴퓨터 비젼, 디스플레이 화질 개선, 색역 사상, 딥러닝, 인공지능 | |||
출원번호 | 10-2018-0004294 | 등록번호 | 10-2086815 | |
출원일 | 2018-01-12 | 등록일 | 2020-03-03 | |
특허원문 | 본 발명의 일 측면에 따른 인공 신경망을 구성하는 복수의 학습 모델 중 최적의 학습 모델을 선택하는 방법은, 상기 인공 신경망을 구성하는 복수의 학습 블록들을 부모-자식 노드 관계를 갖는 트리구조로 배치하는 단계; 복수의 학습 블록을 포함하여 이루어지고, 각 학습 블록의 연결 경로가 상이한 각 학습 모델에 대하여 개별적으로 선행 학습을 수행하여 각 학습 모델에 대한 학습 인자를 설정하는 선행 학습 단계; 각 학습 모델에 대하여 본 학습을 수행하고, 검증 데이터를 적용하여 각 학습 모델에 대한 학습 결과를 평가하는 단계; 및 상기 평가 결과에 기초하여 최적의 학습 모델을 선택하는 단계를 포함한다. 이때, 선행 학습 단계는 상기 인공 신경망에서 설정할 수 있는 모든 학습 모델에 대하여 적어도 1회 이상은 선행 학습을 수행하는 것이다. |
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상세기술정보 1 | 기술명 | 기술요약 | ||
등록된 자료가 없습니다. | ||||
기술분류(대) | 정보 | 기술분야 | 정보·통신 | |
적용분야 | 인공 신경망 시스템 |
기술명 | |
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인공 신경망을 구성하는 복수의 학습 모델 중 최적 학습 모델 선택 방법 및 장치 |
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권리구분 | 출원인 |
특허 | 세종대 산학협력단 |
대표발명자 | |
이름 | 소속학과 |
한동일
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컴퓨터공학과 |
대표연구분야 | |
컴퓨터 비젼, 디스플레이 화질 개선, 색역 사상, 딥러닝, 인공지능 | |
출원번호 | 등록번호 |
10-2018-0004294 | 10-2086815 |
출원일 | 등록일 |
2018-01-12 | 2020-03-03 |
특허원문 | |
본 발명의 일 측면에 따른 인공 신경망을 구성하는 복수의 학습 모델 중 최적의 학습 모델을 선택하는 방법은, 상기 인공 신경망을 구성하는 복수의 학습 블록들을 부모-자식 노드 관계를 갖는 트리구조로 배치하는 단계; 복수의 학습 블록을 포함하여 이루어지고, 각 학습 블록의 연결 경로가 상이한 각 학습 모델에 대하여 개별적으로 선행 학습을 수행하여 각 학습 모델에 대한 학습 인자를 설정하는 선행 학습 단계; 각 학습 모델에 대하여 본 학습을 수행하고, 검증 데이터를 적용하여 각 학습 모델에 대한 학습 결과를 평가하는 단계; 및 상기 평가 결과에 기초하여 최적의 학습 모델을 선택하는 단계를 포함한다. 이때, 선행 학습 단계는 상기 인공 신경망에서 설정할 수 있는 모든 학습 모델에 대하여 적어도 1회 이상은 선행 학습을 수행하는 것이다. | |
상세기술정보 | |
기술명 | 기술요약 |
등록된 자료가 없습니다. | |
기술분야 | 적용분야 |
정보·통신 | 인공 신경망 시스템 |