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特開 2025-166198出願番号 特願 2025-135487
ノード情報を使用してニューラルネットワークパラメーターを更新するデコーダー、エンコーダー、コントローラー、方法及びコンピュータープログラム
出願人 フラウンホーファー−ゲゼルシャフト・ツール・フェルデルング・デル・アンゲヴァンテン・フォルシュング・アインゲトラーゲネル・フェライン（識別番号 500341779）
2026年 特許公開件数ランキング 408位 55件（※）
2026年 特許取得件数ランキング 452位 39件（※）
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公報発行日 2025年11月5
公報URL https://ipforce.jp/patent-jp-P_A1-2025-166198 ログイン済みの方はこのURLへ
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※ 共同出願を含む
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技術分野
要約特許出願時に添付された[要約書]
【課題】学習又は更新プロセスのニューラルネットワークパラメーターの効率的な表現及び伝送を可能にするデコーダー、エンコーダー、ニューラルネットワークコントローラー及び方法を提供する。
【解決手段】ニューラルネットワークのパラメーターを復号化するデコーダーは、符号化ビットストリームに基づいて、ニューラルネットワークの複数のニューラルネットワークパラメーターを取得し１０１０、符号化ビットストリームから、パラメーター更新ツリーのノードを記述するノード情報を取得する１０２０。ノード情報は、親ノード識別子及びパラメーター更新情報を含む。デコーダーはまた、親ノード識別子によって識別される親ノードのパラメーター情報を使用して、かつ、パラメーター更新情報を使用して、１つ以上のニューラルネットワークパラメーターを導出する１０３０。
【選択図】図１０
発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋
課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋
この発明についての権利主張の範囲[特許請求の範囲]
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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋
選択図 図10出願人が指定した本件の代表的な図
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