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

東京都小金井市貫井北町４－２－１

この技術でできること

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。

相談したいこと

技術の特徴

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。

AIによる特許活用案

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画像認識アプリケーションの改善

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。

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参考情報

活用条件

サブスクリプション・未選択
権利譲渡・未選択
ライセンス契約・未選択

商品化・サービス化: ASK
実証実験: ASK
サンプル・プロトタイプ: ASK

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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
住所: 東京都小金井市貫井北町４－２－１
公開番号: 特開2019-105899
登録番号: 特許第6979203号

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