弁理士

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 ...

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回（第３回）では、活性化関数の要求仕様を踏まえてクレーム第２形態を作成しました。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、ＲｅＬＵの改良案、 ...

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回（第２回）では、活性化関数の要求仕様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。

第３要件：活性化区間における傾きが１である ...

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回（第１回）では、ＲｅＬＵ関数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、活性化関数の要求仕様について、ＲｅＬＵを ...