はぐれ弁理士☆ＡＩ派

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回（第４回）では、とりあえずＧＡＰの総括を行いました。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。

これまで述べた内容にはそれなりに信憑性が認め ...

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回（第３回）では、ＧＡＰ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、これまでの検討を踏まえて発明ストーリーを仕上げてしまいます ...

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回（第２回）は、ＧＡＰ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、ＧＡＰの特許性について具体的に検討したいと思います。

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回（第１回）では、背景技術としてＣＮＮとプーリング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、ＧＡＰの概要について説明したいと思います ...

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。今回のテーマとして、全体平均プーリング（ＧＡＰ；Global Average Pooling）を題材に取り上げていきます。ＧＡＰの検討には畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）の知識が必要です ...

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回（第３回）では、正則化に関するクレーム骨子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。

前回に提案したクレーム骨子を活かそうとすると、以下 ...

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回（第２回）では、正則化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（第３回）は、正則化に関するクレーム骨子を試作・提示した上 ...

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回（第１回）では、正則化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、正則化の実施例を具体的に検討したいと思います。

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。今回のテーマとして、ディープラーニングで頻出の正則化を題材に取り上げていきます。

ディープラーニング（ＤＬ）では、結合重みやバイアスなどの学習パラメータを逐次的に更新することで学 ...

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回（第４回）では、ＲｅＬＵ関数の改良策を色々紹介しました。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。

前回のレビュー結果を踏まえ、最終的に、次のような発明ストー ...