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1. 发明专利

JP2022500786A 情報処理方法及び装置、電子機器、記憶媒体及びコンピュータプログラム审中-公开
公开(公告)号：JP2022500786A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：JP2021515573
申请日：2019-10-30
申请人：深▲セン▼市商湯科技有限公司 , SHENZHEN SENSETIME TECHNOLOGY CO.,LTD.
发明人：張兆陽 , 呉凌雲 , 羅平
IPC分类号： G06N3/08 , G06F17/10 , G06N3/04
摘要：本開示は情報処理方法及び装置、電子機器並びに記憶媒体に関し、前記方法は、受信された入力情報をニューラルネットワークに入力するステップと、前記ニューラルネットワークによって前記入力情報を処理することであって、前記ニューラルネットワークの畳み込み層によって畳み込み処理を実行する場合に、畳み込み層に対する変換行列を用いて畳み込み層の畳み込みカーネルを更新し、更新した畳み込みカーネルで前記畳み込み層の畳み込み処理をなすステップと、前記ニューラルネットワークによって処理された処理結果を出力するステップと、を含む。本開示の実施例は、ニューラルネットワークの任意形態のグループ化畳み込みを実現することができる。【選択図】図1

2. 发明专利

JP2021536623A 深層学習ニューラルネットワークで使用されるアナログニューラルメモリシステムのメモリセルに対する温度補償及び漏れ補償审中-公开
公开(公告)号：JP2021536623A
公开(公告)日：2021-12-27
申请号：JP2021510952
申请日：2019-07-23
申请人：シリコンストーリッジテクノロージーインコーポレイテッド , SILICON STORAGE TECHNOLOGY, INC.
发明人：トラン、ヒュー、バン , ティワリ、ビピン , レイテン、マーク , ドー、ナン , レムケ、スティーブン
IPC分类号： G11C16/04 , G11C7/04 , G11C11/54 , G06N3/04 , G06F17/16 , G06G7/60 , G06G7/16 , G06G7/14 , G06N3/063
摘要：深層学習ニューラルネットワークで使用されるアナログニューロモーフィックメモリシステムに対する温度補償及び漏れ補償を提供するための多数の実施形態が開示される。温度補償を提供するための実施形態は、デバイス、基準メモリセル、又はメモリシステムの選択されたメモリセルに対する慎重な又は連続的な適応的傾き補償及び繰り込みを実装する。メモリシステムのメモリセルで漏れ補償を提供するための実施形態は、適応的消去ゲート結合、又は制御ゲート端子への負バイアス、ワード線端子への負バイアス、若しくはソース線端子へのバイアスの印加を実装する。【選択図】図6

3. 发明专利

JP2021536604A コンピュータビジョンシステム审中-公开
公开(公告)号：JP2021536604A
公开(公告)日：2021-12-27
申请号：JP2021510321
申请日：2019-08-29
申请人：モビディウスリミテッド
发明人：サルチ、ルカ , コールフィールド、サム , ペーニャカリーロ、デクスモントアレハンドロ , マーティンデラシエラ、ルイスマニュエルロドリゲス , ロドリゲス−ペラル、カルロスマルケス , モロニー、デイヴィッドマクダラ , バーン、ジョナサンデイヴィッド
IPC分类号： G06T19/00 , G06T7/70 , G06N3/04 , G06T7/00
摘要：レイキャスタが、レイキャスティングアルゴリズムを実行する。レイキャスティングアルゴリズムは、疎な階層ボリュメトリックデータ構造を入力として受け取る。レイキャスティングアルゴリズムを実行することは、複数の光線を基準点から3Dボリュームへ放射することと、複数の光線の各々について、光線を横断させて、ボクセルセット内のボクセルを光線が交差しており、かつ、ボクセルセット内のボクセルが占有されているかどうかを判断することであって、光線は、近似トラバーサルアルゴリズムに従って横断させられる、判断することとを含む。

4. 发明专利

JP2021196865A 異常度算出システムおよび方法审中-公开
公开(公告)号：JP2021196865A
公开(公告)日：2021-12-27
申请号：JP2020102909
申请日：2020-06-15
申请人：株式会社日立製作所
发明人：川口洋平
IPC分类号： G06N3/04 , G05B23/02
摘要：【課題】複数種類の対象装置について、対象装置の振動に由来する信号に基づいて異常度を算出することができるシステムを提供する。【解決手段】異常度算出システム1は、対象装置の振動に由来する入力信号D0から特徴量ベクトルD1を生成して出力する特徴量ベクトル抽出部11と、特徴量ベクトルD1と対象装置の種類を表す装置種類ベクトルとの組を入力として符号ベクトルD2を出力する符号化部12と、符号ベクトルD2と装置種類ベクトルを入力として復号ベクトルD3を出力する復号化部13と、符号化部12と復号化部13のニューラルネットワークのパラメタを学習する学習部15と、特徴量ベクトル抽出部からの特徴量ベクトルと符号化部からの符号ベクトルと復号化部からの復号ベクトルとの関数として定義される異常度を算出する異常度算出部16とを備える。【選択図】図1

5. 发明专利

JP6986909B2 半導体装置有权
公开(公告)号：JP6986909B2
公开(公告)日：2021-12-22
申请号：JP2017171439
申请日：2017-09-06
申请人：株式会社半導体エネルギー研究所
发明人：山本朗央 , 小林英智 , 池田隆之 , 木村清貴 , 福留貴浩
IPC分类号： G06N3/04 , G06G7/60 , G06N3/063

6. 发明专利

JP2021535483A 量子ビット検出システム及び検出方法审中-公开
公开(公告)号：JP2021535483A
公开(公告)日：2021-12-16
申请号：JP2021510187
申请日：2019-08-29
申请人：アリババグループホウルディングリミテッド
发明人：シュウ,ファ
IPC分类号： G06T7/00 , G06N3/04 , G06N10/00 , G06N20/00
摘要：本発明は量子ビット検出システム及び方法に関する。検出システムは試験モジュール及び予測モジュールを含む。試験モジュールは量子ビットを撮像するように構成された撮像デバイスを含む。予測モジュールは、モジュールと通信接続されており、少なくとも1つの取得された画像に基づき予測情報を出力するように構成された機械学習モデルを含む。検出方法は、撮像デバイスにより量子ビットを撮像すること;取得された画像をトレーニングされた機械学習モデルへ入力すること;及び少なくとも取得された画像に基づき予測情報を機械学習モデルにより出力することを含む。

7. 发明专利

JP2021192321A ニューラルネットワークのための方法审中-公开
公开(公告)号：JP2021192321A
公开(公告)日：2021-12-16
申请号：JP2021156767
申请日：2021-09-27
申请人：三星電子株式会社 , Samsung Electronics Co.,Ltd. , ウニベルシテートチューリッヒ
发明人：李俊行 , ダニエルネイル , 劉世綺 , トビデルブルック
IPC分类号： G06N3/04
摘要：【課題】人工ニューロンの動作方法及びその方法を行う装置を提供する。【解決手段】一実施形態に係る人工ニューロンは、入力シナプスで受信される入力信号に基づいて活性化の変化量を算出し、活性化の変化量に基づいてイベントの発生の有無を決定し、イベントの発生により出力シナプスでイベントに対応する出力信号を送信する。【選択図】図1

8. 发明专利

JP2021192251A バッチ正規化レイヤ审中-公开
公开(公告)号：JP2021192251A
公开(公告)日：2021-12-16
申请号：JP2021137180
申请日：2021-08-25
申请人：グーグルエルエルシー , Google LLC
发明人：セルゲイ・ヨッフェ , コリーナ・コルテス
IPC分类号： G06N3/08 , G06N3/04
摘要：【課題】効率的にトレーニング可能なニューラル・ネットワークを提供する。【解決手段】本発明の一態様に係る、ニューラル・ネットワークのトレーニング方法は、トレーニングデータの複数のバッチでのトレーニング中に、各バッチについて、バッチ内の各トレーニング例に対する各第1のレイヤ出力を受信するステップと、各次元について、第1のレイヤ出力の成分の平均および標準偏差を計算するステップと、第1のレイヤ出力の各成分を正規化し、バッチ内の各トレーニング例に対する正規化されたレイヤ出力を生成するステップであって、各第1のレイヤ出力ごとに、かつ複数の成分の各々ごとに、成分に対応する次元に対する平均および標準偏差を用いて第1のレイヤ出力の成分を正規化するステップを含む、ステップと、正規化されたレイヤ出力から、トレーニング例の各々に対する各バッチ正規化レイヤ出力を生成し、第2のニューラル・ネットワーク・レイヤに提供するステップを含む。【選択図】図1

10. 发明专利

JP2021189686A ニューラルネットワーク、ニューラルネットワークの学習方法、プログラム、画像処理装置审中-公开
公开(公告)号：JP2021189686A
公开(公告)日：2021-12-13
申请号：JP2020093607
申请日：2020-05-28
申请人：キヤノン株式会社 , キヤノンメディカルシステムズ株式会社
发明人：山嵜深
IPC分类号： G06N3/04 , G06T7/00
摘要：【課題】一部のクラスに対応する正解データが欠損している教示データであっても学習に利用できるニューラルネットワークを提供する。【解決手段】ニューラルネットワーク4000は、複数のクラスに共通し、入力画像から第一の特徴を抽出する共通ネットワーク4100と、複数のクラスの夫々に対応し、第一の特徴に基づいて複数の第二の特徴の夫々を抽出する複数のシングルクラスネットワーク4200と、を備える。複数のシングルクラスネットワーク4200の夫々は、夫々に対応するクラスを個別に識別するためのシングルクラス出力層4211、4221及び4231を有する。【選択図】図4

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