国立研究開発法人情報通信研究機構
深層学習をより効率的に！新たなニューラルネットワークの学習方法
国立研究開発法人情報通信研究機構
深層学習をより効率的に！新たなニューラルネットワークの学習方法
この特許では、深層ニューラルネットワークの学習方法について述べられています。深層ニューラルネットワークは、画像処理、音声認識、話者認識、言語認識など、様々なタスクに応用されています。しかし、深層化した畳み込みネットワークを学習する場合には、勾配消失問題や過学習問題などを解決しなければならないという課題がありました。この特許では、それらの問題を解決するための新たな学習方法が提案されています。具体的には、ネットワークパラメータを最適化するステップ、特定のブロックを追加するステップなどが含まれています。これにより、深層学習の効率と精度を向上させることが可能となります。
つまりは、ニューラルネットワークの学習方法を最適化し、効率的な深層学習を実現する特許技術です。
AIによる特許活用案
おすすめ業界 ITデータ分析AI開発
- 画像認識アプリケーションの改善
- 音声認識システムの最適化
- AI開発の効率化
この学習方法を用いて、画像認識アプリケーションの精度を向上させることが可能です。特に、画像中の特定の物体や人物を認識するタスクにおいて、精度と効率を両立することができます。
音声認識システムにこの学習方法を適用すれば、より精度の高い音声認識を実現できます。これにより、スマートスピーカーや音声アシスタントの性能を大幅に向上させることができます。
AI開発者は、この学習方法を用いることで、深層学習モデルの訓練をより効率的に行うことが可能となります。これにより、開発時間を短縮し、より早く新しいAIソリューションを市場に投入することができます。
活用条件
- サブスク
- 譲渡
- ライセンス
商品化・サービス化 実証実験 サンプル・プロトタイプ
特許評価書
- 権利概要
| 出願番号 | 特願2017-236626 |
| 発明の名称 | 学習方法 |
| 出願人/権利者 | 国立研究開発法人情報通信研究機構 |
| 公開番号 | 特開2019-105899 |
| 登録番号 | 特許第0006979203号 |
- サブスク
- 譲渡
- ライセンス
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