著名な機械学習の特許についてまとめました。
前口上
機械学習系界隈は割合オープンな文化で論文自体はarXivなどにあげられていることも多い。一方で、時折オープンと言われていたとある手法の特許がとられていることが発見されることもある。
普段TwitterやRedditなどで収集していたメモが一定量溜まってきたので備忘録がてら書いてみる。最終審査通っていないものも含みます
全般
Generating output sequences from input sequences using neural networks by Google
いわゆるseq2seqの特許
過学習防止
System and method for addressing overfitting in a neural network by Google
いわゆるDropout
Batch normalization layers
まんまですね。Batch Normalizationの特許. こちらのスライドにもまとまっていますが世界中の国で取得されているようです.
画像, 水増し
Object detection and classification in images by Microsoft
物体検出で使われるFaster R-CNNの特許. qiitaの解説記事の情報によると米国のみの出願らしいです.
DATA AUGMENTATION FOR IMAGE CLASSIFICATION TASKS by IBM
Mixupに近いとか
音声
Spectrogram to waveform synthesis using convolutional networks by Baidu
(Multi-head) CNNを使ったスペクトログラムからのwaveform生成
Machine learning to generate music from text by Google
テキストからの音楽生成
その他
Deep reinforcement learning for robotic manipulation by Google
ロボットが複数いてそれぞれが経験を積み、得られた経験の集合?を使ってポリシーネットワークを学習する手法
Active Machine Learning by Microsoft
新しくラベルが追加された際に再学習する際にモデルの容量に制限があるときの?話
所感
US特許庁がAIの特許について意見募集とかもしてましたよね。
論文だと明確にxx%精度をあげましたと書いてあることも多いですが、特許は請求範囲を広げたいのか煙に巻いたような言い回しが多いですね。
他にもあれば教えて下さい
