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December 02, 2018

アジア特許情報研究会10周年記念講演会

https://asia10.kaisei1992.com/13/

アジア特許情報研究会10周年記念講演会というのに行ってきました。
2日間あったのですが、都合により2日目だけ出席でした。
それでも消化不良になるくらいの内容でした。

特別講演5「人工知能(AI)技術を活用した特許分類付与支援の取組概要」
講演者:日本特許庁・調整課 企画調査官 近藤様

特別講演6「IPランドスケープ2.0」
講演者:三井物産戦略研究所 知的財産室長 山内様

一般講演5「3i研究会の紹介と成果の1例ー技術情報を用いた他社コア技術の特定手法開発」
講演者:3i研究会 三沢様

一般講演6「知財AI研究会研究内容のご紹介」
講演者:知財AI研究会 平尾様

一般講演7「テキストマイニングと深層学習を用いた英文技術文書の分析ソリューション」
講演者:株式会社NTTデータ数理システム 岩本様

第2部(座長:アジア特許情報研究会 西尾)

一般講演8「化合物検索ツールの検討」
講演者:PLASDOCオンライン研究会 井手様

一般講演9「俯瞰解析ソフトの比較」
講演者:日本PLASDOC協議会 新井様

一般講演10「IPI-FORUMで報告された知財情報解析事例」
講演者:IPI-FORUM(関西) 田平様

第3部(座長:アジア特許情報研究会 伊藤)

一般講演11「機械学習を用いた特許文書分類-文書ベクトルを使用した分類器の実装例-」
講演者:アジア特許情報研究会 西尾

一般講演12「DeepLearningを用いた効率的な特許調査-発明の要素毎の根拠箇所抽出と適合判定への応用-」
講演者:アジア特許情報研究会 安藤

2日目はAIがらみの話でした。これは別にはやりだからではなく特許情報とAIは密接な関係にあり、以前から先端的な検索ツールが使われていたのです。

私が修論で題材にしたテキストマイニングも古くから、と言っても10年前くらいですが、使われていました。

AI・機械学習はとても便利なツールですが、気を付けて使わねばいけません。
結局は確率統計を利用しているからです。
90%は網羅できても、漏れたあと10%に大事な情報が隠れているかもしれません。

なにかAIの欠点がよくわかるセミナーでした。

いずれは発表側に回りたいです。人気blogランキング・自然科学にぷちっとな。【押す】≪コメントは応接室にお願いします。≫

November 27, 2018

16眼カメラ?

特許情報とは無縁の生活を送っているのでチェックしてませんでした。

16個ものレンズを持つ「16レンズカメラ」搭載スマホをLGが計画中、特許は既に取得

Appleの「iPhone XS」に搭載されているメインカメラは異なる2つのレンズを搭載した「デュアルカメラシステム」を採用しており、Huaweiの「P20 Pro」では1つのカメラに3つのレンズが搭載された「トリプルカメラ」が採用されています。レンズの数が増えればそれだけさまざまな撮影シーンに適したレンズを用いることが可能になり、より高品質な写真が撮影可能になりますが、韓国のLGはなんと「16レンズカメラ」の開発に取り組んでおり、既に特許を取得済みであることが明らかになっています。

2018年には次期iPhoneが3つのレンズを搭載したトリプルレンズカメラを採用するのではないかと報じられたり、Nokiaの5つの異なるカメラを搭載したスマートフォンと思われる写真がリークされたりと、スマートフォンに複数のカメラやレンズを搭載することは一種のトレンドとなっています。

海外メディアのLetsGoDigitalによると、LGは2018年11月20日にアメリカ特許商標庁から16レンズカメラに関する特許を取得しました。特許には「16個の各レンズはマトリックス配列内の特定の曲率で配置され、異なるレンズを用いて複数の視点から写真を撮影することが可能。また、例えばユーザーが特定のレンズのみを選択して写真を撮ることもできる」と記されています。
Lge002

異なるレンズで撮影された写真同士を組み合わせることで、例えば人の頭部だけ別のレンズで撮影した高品質なものに置き換えることもできます。顔認識機能も存在しており、選択した顔と同じものがスマートフォンのメモリ内に存在していないかを検索することが可能であり、そのまま別の写真の同一人物の顔部分だけを持ってくることもできます。
Lge001


カメラ16とは限定してないと思うのですが。
-------------------------
United States Patent 10,135,963
Kim , et al. November 20, 2018

Applicant: LG ELECTRONICS INC.
Assignee:LG ELECTRONICS INC. (Seoul, KR)
Family ID:
1000003663989
Appl. No.:
15/021,411
Filed: April 15, 2014
PCT Filed: April 15, 2014
PCT No.: PCT/KR2014/003246
PCT Pub. No.: WO2015/056854
PCT Pub. Date: April 23, 2015

The invention claimed is:

1. A mobile terminal comprising: a touch screen; a camera provided with a plurality of lenses arranged along a plurality of lines such that each lens is located at a different positon; and a controller configured to: record a plurality of moving images using a plurality of images captured by the plurality of lenses; cause the touch screen to display a first image of a first moving image captured by a first lens among the plurality of lenses; extract partial images corresponding to a same subject with a part of the first image from other moving images taken from lenses other than the first lens among the plurality of lenses in response to a first touch input selecting the part of the first image; cause the touch screen to display thumbnail images respectively corresponding to the extracted partial images with the part of the first image; cause replacement of first part images corresponding to the same subject in the first moving image with second part images corresponding to the same subject in a second moving image captured by a second lens among the plurality of lenses in response to a second touch input selecting a thumbnail image related to the second moving image from among the displayed thumbnail images; and synthesize the first moving image and the second moving image captured at a same time by the first lens and second lens, respectively, after receiving the first touch input such that the first part images are replaced with the second part images; and generate a single moving image with the synthesized first and second moving images.

2. The mobile terminal according to claim 1, wherein the controller is further configured to: cause the touch screen to display the plurality of images captured via the plurality of lenses, the plurality of images comprising the first image; and cause the first lens corresponding to one of the plurality of images to capture an image when the one of the plurality of images is selected, wherein: the plurality of lenses comprise more than two lenses; and the first lens is different from the second lens.

3. The mobile terminal according to claim 2, wherein: the second lens is selected in a state that the image is being captured by the first lens; and the controller is further configured to capture an image received from the second lens subsequently to the capturing of the image by the first lens in response to the selection of the second lens.
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PCTだから日本で公開されてますかね。
もう日本は市場として見捨てられてる感がありますが。

以前の会社でカメラの実装もやっていたので、こういう特許を手掛けてみたかったですね。

やっぱり画像処理はおもしろいです。

いずれ特許関係の仕事もしますが、今はヒミツです。人気blogランキング・自然科学にぷちっとな。【押す】≪コメントは応接室にお願いします。≫


November 16, 2018

アレシボ・メッセージ

Googleが不思議なロゴになっているので、調べてみました。

Arecibo

アレシボ・メッセージ(The Arecibo message )とは、1974年にアレシボ電波望遠鏡の改装記念式典において宇宙に送信された電波によるメッセージである。このメッセージは地球から約25,000光年の距離にあるヘルクレス座の球状星団 M13 に向けて送信された。太陽系外の天体をターゲットとしたものとしては電波によるMETI(Messaging to Extra-Terrestrial Intelligence)=Active SETI(能動的な地球外知的生命体探査)の最初の例である。

これ、カール・セーガンがやってたやつじゃない?
と思ったらそうでした。

・異星人と全力で話そうとしている研究者の本気度がヤバすぎる|2018年には実現? 言語は、伝達方法は? 
https://courrier.jp/translation/98825/

今は地球外生命とコンタクト、とかいうと「ヤバい」とか言われちゃうんだね。
昔はおおらかだったのかなあ。

私は地球外生命には興味がなかったけど、宇宙の起源とかビッグバンについて知りたいと思っていた。大学院も宇宙科学を専門にしようと思っていた。でも転職の際にメリットにならないので(私もすっかりスレてしまった)、情報学に鞍替えしました。

カール・セーガンというのは、70~90年代に活躍した宇宙科学者です。テレビ教養番組「コスモス」で一躍有名になりました。これを知っている人は私のような中高年ですね。もう40年前の番組ですから内容的には古いのですが、当時のアニメーションやグラフィックで宇宙論を映像化した画期的な番組でした。この番組から多くの知見を得ました。同名の書籍も出ていました。カール・セーガンの翻訳本が出るとすぐに買っていましたね。セーガンを知らないのは私が「素人」であったので、彼の翻訳本はすでにいくつか出ていて、「コスモス」以前から有名な科学者であったようです。

・カール・セーガン特集
http://www.planetary.jp/legend/carl-sagan/cosmos_takagishi.htm

なんか、最近自分の過去を話すとすっごい昔話になってしまうのでいやになってしまいます。

このころ日本では小尾信彌先生が大活躍でした。

放送大学で宇宙科学の授業をいくつかもっていらっしゃいました。

むむ、ここでもやはり私と放送大学の繋がりががっ、

放送大学に入るのは私の運命だったのか!

他の科目に押され、宇宙科学の科目が少なくなったのが残念です。
今放送大学では心理学が大人気だそうです。

まあ、私もそのうち。

ブログを書こうという余裕が出てきました。できれば続けたい。【押す】≪コメントは応接室にお願いします。≫

October 05, 2018

2018年ノーベル物理学賞:光ピンセット

今年のノーベル物理学賞は「光ピンセット」だそうです。
https://www.nikkan.co.jp/articles/view/00490653

スウェーデン王立科学アカデミーは2日、2018年のノーベル物理学賞を、レーザー光で細胞などを捉えて動かす「光ピンセット」を開発した元米ベル研究所のアーサー・アシュキン博士(96)ら米仏カナダの3氏に授与すると発表した。

 アシュキン氏は、2007年に経済学賞を受賞したレオニド・ハービッツ氏の90歳を上回り、史上最高齢の受賞となる。授賞理由は「レーザー物理学の分野における画期的な発明」。

 他の2氏は、レーザー光を圧縮、増幅してごく短いパルスにし、瞬間的に高い出力にする「チャープパルス増幅法(CPA)」を開発した仏理工科学校のジェラール・ムル名誉教授(74)とカナダ・ウォータールー大のドナ・ストリックランド博士(59)。同博士は、マリー・キュリー氏らに続いて3人目の物理学賞の女性受賞者となる。

 アシュキン氏は1980年代、レーザー光をレンズで集めて照射し、光の圧力で細胞や粒子などを動かす光ピンセットを開発。ウイルスや細胞などを生きたまま調べることを可能にした。

 ムル氏らは80年代にCPAを開発。生成されるパルスレーザーは照射部位以外へのダメージが少なく、極めて正確に切断できるため、目の手術などにも応用されている。

アシュキン氏の発明した特許は日本のDBで見つけました。
●特開昭46-1897
【発明の名称】誘導放射装置
【発明者】アーサー・アシュキン
【出願人】ウエスタン・エレクトリック・カンパニー
【出願日】1970年1月26日(米国出願)
【請求の範囲】
液体活性媒体を含む案内溝体と、媒体中に放射線の誘導放出を作るため該溝体の中に単色放射エネルギを放射するためにの手段とからなる誘導放射の装置にして、案内溝体が該媒質と接触し且つ実質的に該単色放射エネルギの波超から実質的に該波長の100倍の範囲内の溝方向の大きさを持つ細い繊維状の誘電体部材からなる誘電放射装置。

Light_pin_pat

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昔はこの程度のクレームで出願できたんですね。
さすがに出願後補正していますが。

チャープパルス増幅法(CPA)は別途検索しました。
もっと古いのがあるかもしれませんが、日本特許庁DBはではこれでした。

●特開平9-105964
【発明の名称】高出力チャープパルス増幅装置およびコンプレッサー
【出願日】1995年5月19日
【出願人】イムラ アメリカ インコーポレイテッド
【発明者】ドナルド・ジェイ・ハーター
アルマンテス・ガルバナスカス
マーチン・イー・ファーマン
【要約】
【課題】 小型低廉な100mW~10Wの高出力チャープパルス増幅装置と、同装置に好適なコンプレッサーとを提供すること。
【解決手段】 伸長されたパルス光である伸長パルスを発生させる発生源10と、該伸長パルスを増幅する出力増幅段20と、該伸長パルスを出力増幅段20から受け取り圧縮するコンプレッサー40とを備えており、出力増幅段20には二重クラッドファイバーおよびポンプを有し、超短パルスを発生する高出力チャープパルス増幅装置。コンプレッサー40には、レーザーパルス信号を非線形効果の閾値未満の持続時間に圧縮するファイバー格子とパルス信号をさらに圧縮するためにファイバー格子で圧縮された前記パルス信号を受け入れる回折格子とを備えていることが好ましい。クラッドポンプファイバーのチャープパルス増幅作用で、小型低廉でありながら高出力のチャープパルス増幅ができる。

Cpa_pat

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なんかこれは電気装置に見えますね。

アシュキン先生、長生きしていていいことがありましたね。

本庶先生の生物系の人たちが解説してるのでそちらをごらんください。人気blogランキング・自然科学にぷちっとな。【押す】≪コメントは応接室にお願いします。≫

April 30, 2018

高校地学について

私より上の年の人は
「高校時代は物理、化学、生物、地学4科目が必修だった。最近の理科教育の軽視は嘆かわしい」
とおっしゃる方がいる。

ちょっと首ひねった。よほどお利口さんな高校なのだろう。
私の高校では地学の専任教員は居なかったし、地学が選択肢ですらなかった。
理科は、
物理Ⅰ、Ⅱ、化学Ⅰ、Ⅱ、生物ⅠⅡ
から適宜選択するようになっていた。
物理への恨み節はだいぶ以前に書いた。
http://page-only-one.cocolog-nifty.com/imotora7/2008/05/post_551a.html
ローマ帝国化する物理帝国
(今読んだら地学についても書いていた)

地震大国である日本は「地学基礎」くらいは必修にすべきだろう。
http://www.daiichi-g.co.jp/shuppan/sidouyouryou/data/40.pdf

私が中学生のころの理科第2分野(生物、地学)は気象予報図が読めるくらいには教えてくれていたと思う。
(あまりに遥か昔だから記憶があいまい)

それなのに高校に進学したら、地学がすっぽり抜けてしまうのは惜しいことこの上ない。

まあ、別に学校で教えなくても大人になって自学自習してもかまわない。
物理、化学はともかくも地学=地球科学のおおよそは勉強してニセ科学に騙されないようにしたいものだ。

●『もういちど読む数研の高校地学』
2014/5/1
数研出版編集部 (編集)
https://www.amazon.co.jp/dp/4410139592/

Tigaku2_2


●『新しい高校地学の教科書―現代人のための高校理科』
(ブルーバックス) 新書 2006/2/21
杵島 正洋 (著), 松本 直記 (著), 左巻 健男 (著)
https://www.amazon.co.jp/dp/4062575108/

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今日はとね日記にインスパイアされて書いてみました。人気blogランキング・自然科学にぷちっとな。【押す】≪コメントは応接室にお願いします。≫

March 16, 2018

名古屋での勉強会

ココログファンの方、お久しぶりですです、アマサイです。アマサイは元気です。数理情報けんきゅーしゃとして元気に活動しています。

先週は名古屋に行ってきました。
🔲「データサイエンス」公開収録
主催:放送大学
場所:中京継大学7階
講師:滋賀大学データサイエンス学部教員

Nagoya20180310_too

要は、放送大学、滋賀大学に入ってデータサイエンスを勉強してちょうだいという勧誘なのですが。
f(^_^;)

それでもなかなかためになりました。

夕方からは放送大学愛知学習センターの仲間たちと名古屋メシを堪能しました。味噌カツ🍖みそおでん🍢味噌焼きおぎにり🍙を堪能しました。

すっかり名古屋メシに洗脳されますた。
q(^-^q)

すっかり名古屋ファンになりました。人気blogランキング・自然科学にぷちっとな。【押す】≪コメントは応接室にお願いします。≫

June 24, 2017

「真の量子コンピュータ」実現への道

量子コンピュータが流行っているようで、喜ばしい限りです。

「真の量子コンピュータ」実現への道--IBMの開発状況を読み解く

 この5月17日に、IBMが17量子ビットの量子コンピュータを披露した。小さな数字に聞こえるかもしれない。しかし非常に重要な一歩を人類が歩んだことを示す数字である。  われわれが利用しているコンピュータは、プログラムにより指令を送ることで所望の動作をする。いわば自由自在にお願いを聞いてくれる大規模な装置である。  そのコンピュータの動作原理は、(物理学の観点では)電気が流れるか流れないか、という2つの状態をそれぞれ異なるものとして扱う。  この2つの状態の間のスイッチングを巧みに利用して複雑な動作を実現させている。  量子コンピュータでは、「電気が流れるか流れないか」という2つの状態を分離して扱うだけではなく、足し合わせて利用し、複雑に絡み合わせて利用することもできる。そのため、われわれが想像をしている動作の範疇(はんちゅう)を大きく超える。  この新しい計算能力を利用すると、これまでのコンピュータでは非常に時間がかかってしまうような難問の一部についても比較的高速に解くことが可能になる。  既存の問題を高速に解くという素朴な期待を超えて、量子コンピュータを人類が手にした時には、人間の思考のスタイルそのものすら変革を迎えることはあまり強調されない。  ゲート方式による量子コンピュータで期待されているのが、量子シミュレーションと呼ばれる技術の開拓だ。自然法則に従う複雑な現象を細部に渡り、シミュレーションを行うのだ。

東京大学・藤井啓祐氏にインタビューしているので、信頼できそうです。

それにしても17量子ビットって半端な気がするのですが、そうではないようです。
「憶測ですが、IBMが開発した17量子ビットのコンピュータの『17』という数字が示す意味は、計算に必要な数値を入力する部分を示す『9』と量子に特有の誤りの2種類を検査するために必要な4ビットが2つで、9+4+4=17ということだと思います」

他の記事にもしきりと「誤り訂正」ができると書いてあります。

量子コンピュータがかなり進んでいるのは確かなようですね。

現在の量子情報通信の特許を調べるとまた新しい見解が出てくるかもしれません。人気blogランキング・自然科学にぷちっとな。【押す】≪コメントは応接室にお願いします。≫

June 13, 2017

書談:豊田裕貴『現場で使える統計学』

統計学の本をもう一冊読了いたしました。
勉強中には複数の本を参照していますが、「読書」として読んだのは2冊目です。

『現場で使える統計学』
発行:2006/9/28
著者:豊田 裕貴
出版:阪急コミュニケーションズ
Amazon

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阪急コミュニケーションズという出版社はどこかに吸収されて今はないようです。
(CCCメディアハウスというところでした)
豊田先生のお名前はテキストマイニングの本でお見かけしたので、信頼できる著者だと思いましたし、アマゾンのサイトで中を読むことができました。
これはなかなか使える本だと思いました。

第1章 統計学を使うススメ、使わないススメ
第2章 要約のために統計学を使う
第3章 基本指標を組み合わせて統計学を使う
第4章 断言できないときに統計学を使う
第5章 仮説立てに統計学を使う
第6章 仮説の検証に統計学を使う

ほとんど数式を使わず統計学を説明しています。
少しは使ってくれると、学習者にはむしろ助かるのですが。

分散と標準偏差の考え方がよくわかりました。
仮説統計に関しても丁寧に説明しています。
豊田先生の近著に『Excel分析ツール 完全詳解』と『Rによるデータ駆動マーケティング』という本がありますが、根本思想は本著に凝縮されています。
つまり、ビジネスで使う統計は本書で十分であり、それをExcelやRで計算できれば、ばっちし、ということです。

これを読了すれば、統計教科書の類もスムーズに読めるのではないかと思います。

お勧めの一書です。

大学で習う統計学は概ねわかる、という水準までもっていきたいです。人気blogランキング・自然科学にぷちっとな。【押す】≪コメントは応接室にお願いします。≫

June 07, 2017

書談:サイエンスパレット『統計学』

サイエンスパレットの一冊『統計学』を読みました。

『統計学』サイエンス・パレット SP-012
著者:David J. Hand
翻訳:上田修功     
発行元:丸善出版

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これはオックスフォード大学出版から出している、
「A Very Short Introduction」シリーズのうちの一冊です。
このシリーズは日本でいう新書版の内容です。
なぜか、理系のものは丸善で、文系のものは岩波書店から翻訳を出しています。

英語の勉強のために原書も買いましたが、まだ読んでいません。

1 統計学に囲まれて 現代統計学/定義/嘘,大嘘,そして統計/データ/広義の統計学/いくつかの例/結論

2 統計学の基礎
はじめに/再び,データ/単純な要約統計量/平均/ばらつき/歪度/分位数

3 よいデータの収集
不完全データ/不正確なデータ/誤差伝搬/前処理/観測と実験データ/実験計画/サンプリング調査

4 確率
偶然の本質/確率とは/偶然の法則/確率変数とその分布

5 推定,推論
点推定/どの推定が最良か/区間推定/検定/決定理論/われわれは今どこ?

6 統計モデルと手法
統計モデル:これまでの議論の融合/統計手法:実用統計学/統計的図表/結論

7 統計計算
統計学はそのあり方を変える

それこそ、統計学の基礎知識を得るために読んだのですが、読後感はちょっと微妙です。
目次は通常の統計教科書と同じなのですが、1章から5章まで、「統計学って大事だよね」ということが書かれていて、6章と7章で統計手法がばばっばと羅列してある感じです。

もっと丁寧な説明が欲しかったかな。

「A Very Short Introduction」は他にも読んだのですが(翻訳でw)、ちょっとこれはこざっぱりしすぎてやしないかな。

まあ、統計英語の勉強のつもり読めばそれで役に立つかな。

まだまだ勉強せねば。

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June 01, 2017

量子アニーリング特許

先にお知らせした量子アニーリングのレクチャー、行けませんでした。
(/_;)ぐすん。

背中がばきばきでマッサージをしてもらってる最中でした。

でも関連するレポートが出てるみたいですね。

ついに出た!量子コンピュータD-Waveを使った非負二値行列因子分解

非負二値行列...なんじゃらほい、ですが、記事を読めばなんとなく(飽くまでもなんとなく)わかります。

私たちリクルートコミュニケーションズは以前より早稲田大学と量子アニーリングに関する共同研究を進めていましたが、昨年よりD-Wave Systemsと共同研究を開始し、D-Waveを用いた機械学習アルゴリズムの開発やその広告配信への応用に取り組んでいます。また、今年の6月には量子アニーリングに関する世界トップクラスの国際学会Adiabatic Quantum Computing Conference2017が日本で行われ、私たちもD-Waveを用いた機械学習アルゴリズムやレコメンデーション手法について発表する予定です。

いろんな企業が連携してるみたいですね。

ためしに量子アニーリングで特許検索してみると、33件、Googleも Yahoo!も出願しています。

なんとYahoo!に至っては日本で特許を取っていますな。

特許5899272号
【発明の名称】算出装置、算出方法及び算出プログラム
【出願日】平成26年6月19日(2014.6.19)
【出願人】ヤフー株式会社
【発明者】磯 健一
【要約】
【課題】多段ニューラルネットワーク(DNN)を容易に取得する。
【解決手段】算出装置100は、追加部131と、受付部132と、算出部133と、を有する。追加部は、入力データに対する演算結果を出力する複数のノードを接続したネットワークであって所定のクラスに含まれる第1のサブクラスに属するデータの特徴を学習済みのネットワークに対して新規ノードを追加する。受付部は、所定のクラスに含まれる第2のサブクラスに属する学習用のデータを入力データとして受け付ける。算出部は、受付部によって受け付けられた学習用のデータをネットワークに入力した場合の出力結果に基づいて、第2のサブクラスに属する学習用のデータの特徴を学習するように、追加部によって追加された新規ノードと他のノードとの間の結合係数を算出する。
【特許請求の範囲】
【請求項1】
入力データに対する演算結果を出力する複数のノードを接続したネットワークであって所定のクラスに含まれる第1のサブクラスに属するデータの特徴を学習済みのネットワークに対して新規ノードを追加する追加部と、
前記所定のクラスに含まれる第2のサブクラスに属する学習用のデータを入力データとして受け付ける受付部と、
前記受付部によって受け付けられた学習用のデータを前記ネットワークに入力した場合の出力結果に基づいて、前記第2のサブクラスに属する学習用のデータの特徴を学習するように、前記追加部によって追加された新規ノードと他のノードとの間の結合係数を算出する算出部と
を備えたことを特徴とする算出装置。
【請求項2】
前記算出部は、
前記結合係数として、前記学習用のデータを前記ネットワークに入力した場合の出力結果と前記学習用のデータに対応する正しい出力結果との間の誤差を最小とする結合係数を算出する
ことを特徴とする請求項1に記載の算出装置。
【請求項3】
前記算出部は、
前記追加部によって追加された新規ノードと他のノードとの間の結合係数として、前記他のノード間の結合係数を不変にして前記誤差を最小とする結合係数を算出する
ことを特徴とする請求項2に記載の算出装置。
(以下略)
Yahoo_pat


おもしろいので、拒絶理由通知の理由も一個載せておきましょう。

理由1(進歩性)について

・請求項   1-3、8-9
・引用文献等 1-2
・備考

 引用文献1には、第1の入力データ(劣化前の入力パラメータ)に基づいて、出力データと学習データとの誤差が最小となるように、ニューラルネットワークの結合荷重を学習し、第2の入力データ(劣化後の入力パラメータ)を学習する際に、ニューロンを追加し、既存のニューロンに対する結合荷重を固定したまま、追加したニューロンに対する結合荷重を学習することが記載されている(特に段落[0038]、[0042]-[0052]を参照されたい。)。
 引用文献2には、異なるカテゴリの図形の学習を開始する毎に、既存のニューロンに対する結合重みを固定したまま、新たにニューロンを追加し、当該ニューロンに対する結合重みをバックプロパゲーション則に従って調整することにより、異なるカテゴリの図形の認識を行うためのニューラルネットワークの学習を行うことが記載されている(特に[要約]、段落[0019]-[0036]を参照されたい。)。
 引用文献1及び引用文献2に記載された発明は、いずれも学習過程でニューロンを追加することにより学習内容を増やすことを目的とする技術である点で一致しているから、引用文献1に記載された発明において、ニューラルネットワークの学習対象を入力データのカテゴリとすることにより、上記各請求項に係る発明を想到することは、当業者にとって容易である。

1.特開2012-014617号公報
2.特開平09-062644号公報
3.特開平05-246633号公報 (周知技術を示す文献)
4.特表平07-502357号公報

「量子アニーリング」という用語は1つしか見いだせませんが、量子コンピュータのアルゴリズムを明かしたのは確かでしょう。

特許もぼちぼち出ているので、公報を読んで勉強できますね。

修論で公報を読み始めた時は、量子アニーリングなんて用語知らなかったなあ。人気blogランキング・自然科学にぷちっとな。【押す】≪コメントは応接室にお願いします。≫

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