物体検出

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。今回のテーマとして、物体検出手法の基本とも言えるR-CNNを題材に取り上げていきます。ちなみに、このCNNは、畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Netwo ...

NN共通

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。

真の発明ストーリー

これまで述べた内容にはそれなりに信憑性が認め ...

NN共通

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 ...

NN共通

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。

問 ...

NN共通

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 ...

NN共通

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 ...

NN共通

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 ...

NN共通

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 ...

NN共通

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。

典型的 ...

NN共通

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。

背景

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 ...