【手続補正書】
【提出日】令和3年9月30日(2021.9.30)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１又は複数のプロセッサにより、
複数の層を有するエンコーダのＮ層目（Ｎは１以上の整数）の層から出力されるデータに基づいて、自己回帰モデルを用いて前記データの特徴量を算出し、
算出した前記特徴量を、複数の層を有するデコーダの前記エンコーダに対応する層に入力する、推論方法。
【請求項２】
前記１又は複数のプロセッサにより、
前記データの所定の方向の依存関係を示す前記特徴量を、前記自己回帰モデルを用いて算出する、請求項１に記載の推論方法。
【請求項３】
１又は複数のプロセッサにより、
複数の層を有するエンコーダのＮ層目（Ｎは１以上の整数）の層から出力されるデータに基づいて、前記データの所定の方向の依存関係を示す特徴量を算出し、
算出した前記特徴量を、複数の層を有するデコーダの前記エンコーダに対応する層に入力する、推論方法。
【請求項４】
前記１又は複数のプロセッサにより、
対象物の処理前の画像データを前記エンコーダに入力して前記データを出力し、
前記デコーダから前記対象物の処理後の画像データを推論する、請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の推論方法。
【請求項５】
前記１又は複数のプロセッサにより、
対象物の画像データを、前記所定の方向に分割して複数のブロックを生成し、
前記複数のブロックを前記エンコーダに入力し、前記データを生成する、請求項２又は請求項３に記載の推論方法。
【請求項６】
前記１又は複数のプロセッサにより、
前記対象物に対する処理に関するデータを、前記複数のブロックに応じた所定の形式に加工し、前記複数のブロックそれぞれに連結することで、複数の連結データを生成し、前記複数の連結データを前記エンコーダに入力する、請求項５に記載の推論方法。
【請求項７】
前記対象物に対する処理に関するデータは、少なくとも圧力、電力、ガス流量、環境の温度、前記対象物の温度、限界寸法、深さ、テーパ角、チルト角、ボーイング、ハードウェア形体に関する情報、電位差、自己バイアス電圧、発光強度、反射波電力、ドップラ流速計の検出値、プラズマ密度、イオンエネルギ又はイオン流量のうち、いずれか１つである、請求項６に記載の推論方法。
【請求項８】
前記１又は複数のプロセッサにより、
前記エンコーダのＮ層目の層から、（ｍ＋１）番目（ｍは１以上の整数）の前記データが出力された場合において、ｍ番目の前記データに基づいて算出した前記特徴量と、（ｍ＋１）番目の前記データとに基づいて、（ｍ＋１）番目の前記特徴量を算出する、請求項１乃至請求項７のいずれか１項に記載の推論方法。
【請求項９】
前記１又は複数のプロセッサにより、
２次元の画像データ又は３次元の画像データを前記エンコーダに入力し、前記データを生成する、請求項１乃至請求項８のいずれか１項に記載の推論方法。
【請求項１０】
前記２次元の画像データ又は前記３次元の画像データは、半導体製造プロセスに関する画像データである、請求項９に記載の推論方法。
【請求項１１】
前記エンコーダの前記複数の層の少なくとも１層は畳み込み層であり、前記デコーダの前記複数の層の少なくとも１層は逆畳み込み層である、請求項１乃至請求項１０のいずれか１項に記載の推論方法。
【請求項１２】
１又は複数のメモリと、
１又は複数のプロセッサと、を備え、
前記１又は複数のプロセッサは、
複数の層を有するエンコーダのＮ層目（Ｎは１以上の整数）の層から出力されるデータに基づいて、自己回帰モデルを用いて前記データの特徴量を算出し、
算出した前記特徴量を、複数の層を有するデコーダの前記エンコーダに対応する層に入力する、推論装置。
【請求項１３】
前記１又は複数のプロセッサは、
前記データの所定の方向の依存関係を示す前記特徴量を、前記自己回帰モデルを用いて算出する、請求項１２に記載の推論装置。
【請求項１４】
１又は複数のメモリと、
１又は複数のプロセッサと、を備え、
前記１又は複数のプロセッサは、
複数の層を有するエンコーダのＮ層目（Ｎは１以上の整数）の層から出力されるデータに基づいて、前記データの所定の方向の依存関係を示す特徴量を算出し、
算出した前記特徴量を、複数の層を有するデコーダの前記エンコーダに対応する層に入力する、推論装置。
【請求項１５】
前記１又は複数のプロセッサにより、
対象物の処理前の画像データを前記エンコーダに入力して前記データを出力し、
前記デコーダから前記対象物の処理後の画像データを推論する、請求項１２乃至請求項１４のいずれか１項に記載の推論装置。
【請求項１６】
前記１又は複数のプロセッサにより、
対象物の画像データを、前記所定の方向に分割して複数のブロックを生成し、
前記複数のブロックを前記エンコーダに入力し、前記データを生成する、請求項１３又は請求項１４に記載の推論装置。
【請求項１７】
前記１又は複数のプロセッサにより、
前記エンコーダのＮ層目の層から、（ｍ＋１）番目（ｍは１以上の整数）の前記データが出力された場合において、ｍ番目の前記データに基づいて算出した前記特徴量と、（ｍ＋１）番目の前記データとに基づいて、（ｍ＋１）番目の前記特徴量を算出する、請求項１２乃至請求項１６のいずれか１項に記載の推論装置。
【請求項１８】
１又は複数のプロセッサにより、
対象物の画像データを複数の層を有するエンコーダに入力し、
前記エンコーダのＮ層目（Ｎは１以上の整数）の層から出力されるデータに基づいて、自己回帰モデルを用いて前記データの特徴量を算出し、
算出した前記特徴量を、複数の層を有するデコーダの前記エンコーダに対応する層に入力し、
前記デコーダより出力された出力結果が、前記対象物の処理後の画像データに近づくように少なくとも前記エンコーダ及び前記デコーダのいずれかを機械学習する、モデルの生成方法。
【請求項１９】
前記１又は複数のプロセッサにより、
所定の方向のデータの依存関係を示す前記特徴量を、前記自己回帰モデルを用いて算出する、請求項１８に記載のモデルの生成方法。
【請求項２０】
対象物の画像データを、所定の方向に分割して複数のブロックを生成し、
前記複数のブロックを複数の層を有するエンコーダに入力し、
前記エンコーダのＮ層目（Ｎは１以上の整数）の層から出力されるデータに基づいて、前記画像データの前記所定の方向のデータの依存関係を示す特徴量を算出し、
算出した前記特徴量を、複数の層を有するデコーダの前記エンコーダに対応する層に入力し、
前記デコーダより出力された出力結果が、前記対象物の処理後の画像データに近づくように少なくとも前記エンコーダ及び前記デコーダのいずれかを機械学習する、モデルの生成方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】発明の名称
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の名称】推論方法、推論装置及びモデルの生成方法
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本発明は、推論方法、推論装置及びモデルの生成方法に関する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００９】
本開示の一態様による推論方法は、例えば、以下のような構成を有する。即ち、
１又は複数のプロセッサにより、
複数の層を有するエンコーダのＮ層目（Ｎは１以上の整数）の層から出力されるデータに基づいて、自己回帰モデルを用いて前記データの特徴量を算出し、
算出した前記特徴量を、複数の層を有するデコーダの前記エンコーダに対応する層に入力する。