mwirth-epo/epo-nmt-datasets huggingface dataset:
[과냉각 팽창밸브(66c)는, 액체 냉매를 팽창시켜 과냉각열교환기(66a)에 제공하고, 팽창된 냉매가 상기 과냉각열교환기(66a)에서 증발되어 상기 과냉각열교환기(66a)를 냉각시킨다.
The supercooling expansion valve 66c expands the liquid refrigerant and provides to the supercooling heat exchanger 66a, and the expanded refrigerant is evaporated in the supercooling heat exchanger 66a to cool the supercooling heat exchanger 66a.
액관연결배관(72)을 통해 실외열교환기(A1, A2)로 유동되는 액체냉매는 과냉각열교환기(66a)를 통과하면서 냉각될 수 있다.
The liquid refrigerant flowing to the outdoor heat exchanger A1,A2 through the liquid pipe connection pipe 72 may be cooled while passing through the supercooling heat exchanger 66a.
과냉각팽창밸브(66c)는 선택적으로 작동되고 상기 액체냉매의 온도를 제어할 수 있다.]
The supercooling expansion valve 66c is selectively operated and may control the temperature of the liquid refrigerant.
[과냉각팽창밸브(66c)의 작동 시, 과냉각-압축기팽창밸브(91)가 개방되고 냉매는 상기 압축기(53)로 유동된다.]
When the supercooling expansion valve 66c is operated, the supercooling-compressor expansion valve 91 is opened and the refrigerant flows to the compressor 53.
[과냉각 팽창밸브(66c)는 선택적으로 작동되고, 어큐뮬레이터(52)의 액냉매를 과냉각-압축기팽창밸브(91)에 제공할 수 있다.]
The subcooling expansion valve 66c is selectively operated, and may provide the liquid refrigerant of the accumulator 52 to the subcooling-compressor expansion valve 91.
[과냉각-압축기팽창밸브(91)는 선택적으로 작동되고, 냉매를 팽창시켜 압축기(53)에 공급되는 냉매의 온도를 낮출 수 있다.
The supercooling-compressor expansion valve 91 is selectively operated, and expands the refrigerant to lower the temperature of the refrigerant supplied to the compressor 53.
압축기(53)가 정상 작동 온도범위를 초과하는 경우, 과냉각-압축기팽창밸브(91)에서 팽창된 냉매가 압축기(53)에서 증발될 수 있고, 이를 통해 압축기(53)의 온도를 낮출 수 있다.]
When the compressor 53 exceeds a normal operating temperature range, the refrigerant expanded by the supercooling-compressor expansion valve 91 may be evaporated in the compressor 53, thereby lowering the temperature of the compressor 53.
[본 실시예에 따른 과냉각유닛(66)은 상기 리시버(54) 및 상기 액관연결배관(72)을 연결시키는 리시버 입구배관(81)을 더 포함하고, 상기 리시버 입구배관(81)은 상기 리시버(54)의 냉매를 상기 액관연결배관(72)에 제공하기 위한 리시버입구밸브(82)를 더 포함한다. ]
The supercooling unit 66 according to the present embodiment further includes a receiver inlet pipe 81 connecting the receiver 54 and the liquid pipe connection pipe 72, and the receiver inlet pipe 81 further includes a receiver inlet valve 82 for providing the refrigerant of the receiver 54 to the liquid pipe connection pipe 72.
[한편, 리시버(54)의 출구배관(83)은 어큐뮬레이터(52)에 연결되어 있으며, 상기 어큐뮬레이터(52)로 냉매 및/또는 오일을 제공하기 위한 리시버 출구밸브(84)가 리시버 출구배관(83) 상에 형성되어 있다.]
Meanwhile, an outlet pipe 83 of the receiver 54 is connected to the accumulator 52, and a receiver outlet valve 84 for providing refrigerant and/or oil to the accumulator 52 is formed on the receiver outlet pipe 83.
[이러한 리시버(54)는 압축기(53)의 오일회수를 위하여, 오일회수관(30)과 리시버(54) 사이에 리시버오일회수배관(85)을 더 포함한다.]
The receiver 54 further includes a receiver oil recovery pipe 85 in between the oil recovery pipe 30 and the receiver 54 so as to recover oil of the compressor 53.
[상기 리시버오일회수배관(85)은 오일회수운전 시에 상기 압축기(53) 및 오일분리기(58)에 존재하는 오일을 모두 회수하여 리시버(54)에 저장하도록 오일회수밸브(86)가 형성되어 있다.]
In the receiver oil recovery pipe 85, an oil recovery valve 86 is formed to recover all the oil existing in the compressor 53 and the oil separator 58 during the oil recovery operation and store the recovered oil in the receiver 54.
[상기 오일회수밸브(86)는 솔레노이드 밸브일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.]
The oil recovery valve 86 may be a solenoid valve, but is not limited thereto.
[본 실시예에 따른 공기조화기(100)는 냉매의 압력을 측정하는 압력센서, 냉매의 온도를 측정하는 온도센서 및 냉매관을 유동하는 냉매 등에 존재하는 이물질을 제거하는 스트레이너를 더 포함할 수 있다.]
The air conditioner 100 according to the present embodiment may further include a pressure sensor for measuring the pressure of the refrigerant, a temperature sensor for measuring the temperature of the refrigerant, and a strainer for removing foreign substances existing in the refrigerant flowing through the refrigerant pipe.
[한편, 냉난방 겸용 실내기들(B)은 각각 실내 열교환기(11), 실내 전자팽창밸브(12) 및 실내기 팬들(15)을 포함한다.
Meanwhile, each of the indoor units B for heating/cooling operation includes an indoor heat exchanger 11, an indoor electronic expansion valve 12, and indoor unit fans 15.
실내 전자팽창밸브(12)은 실내 열교환기(11)과 기관연결배관 또는 액관연결배관을 연결하는 실내 연결 배관 상에 설치되어 있다.]
The indoor electronic expansion valve 12 is installed on the indoor connection pipe connecting the indoor heat exchanger 11 and the gas pipe connection pipe or the liquid pipe connection pipe.
[또한, 냉난방 겸용 실내기들(B)에서 토출되는 냉매의 온도를 감지하기 위하여, 온도센서들이 설치될 수 있다.
In addition, temperature sensors may be installed to detect the temperature of the refrigerant discharged from the indoor units B for heating/cooling operation.
또한, 실내 열교환기(11)에도 실내 온도를 측정하기 위한 온도센서(미도시)가 설치될 수 있다.]
In addition, a temperature sensor (not shown) for measuring the indoor temperature may be installed in the indoor heat exchanger 11.
[이러한 냉난방 멀티 공기조화기는 도 2의 실외기와 실내기 사이에 분배기를 더 포함할 수 있다. ]
The multi-air conditioner for heating/cooling operation may further include a distributor in between the outdoor unit and indoor unit of FIG. 2.
[분배기가 포함되는 경우, 복수개의 실외기와 복수개의 실내기의 동시 운전 또는 개별 운전이 가능하다.]
When a distributor is included, simultaneous operation or individual operation of a plurality of outdoor units and a plurality of indoor units is possible.
[이하, 도 3을 참조하여, 도 1에 도시된 냉난방 멀티 공기조화기의 동작 및 이에 따른 냉매의 유동을 설명한다.]
Hereinafter, with reference to FIG. 3, an operation of the multi-air conditioner for heating/cooling operation shown in FIG. 1 and the flow of the refrigerant according to the operation will be described.
[도 3은 난방 운전 시 냉난방 멀티 공기조화기(100)의 동작 및 이에 따른 냉매의 유동을 나타낸다.
FIG. 3 shows operation of the multi-air conditioner for heating/cooling operation 100 and the flow of the refrigerant during the heating operation.
압축기(53)에서 토출된 고압 기체의 냉매는, 토출배관(55)을 흐르다가 사방밸브(62)로 유입되어 고압기체배관(63)을 지나 실내기(B)로 유입된다.
The high-pressure gas refrigerant discharged from the compressor 53 flows through the discharge pipe 55, flows into the four-way valve 62, passes through the high-pressure gas pipe 63, and flows into the indoor unit B. The high-pressure gas refrigerant heats a room while being condensed in the indoor heat exchangers 11.
그 후, 응축된 냉매는 액관연결배관(72)을 통하여 배출되어 실외 전자팽창밸브(65, 67)에서 팽창된 후, 실외 열교환기(A1, A2)에서 증발된다.
Thereafter, the condensed refrigerant is discharged through the liquid pipe connection pipe 72, expanded in the outdoor electronic expansion valve 65, 67, and then evaporated in the outdoor heat exchanger A1,A2.
저온 저압 기체 냉매는 사방밸브(62)를 거쳐 흡입배관(64)으로 유입된 후, 어큐뮬레이터(52)를 거쳐 압축기(53)로 흡입된다.]
The low-temperature low-pressure gas refrigerant flows into the suction pipe 64 through the four-way valve 62, and then is sucked into the compressor 53 through the accumulator 52.
[한편, 냉방 운전의 경우, 도시하지 않았으나, 압축기(53)에서 토출된 고압 고온기체의 냉매는, 토출배관(55)을 흐르다가 사방밸브(62)를 거쳐, 제1 연결 배관(28)을 지나 실외기(A)의 제1 열교환기(A1)로 유입된다.
Meanwhile, in the case of cooling operation, although not shown, the refrigerant of the high-pressure high-temperature gas discharged from the compressor 53 flows through the discharge pipe 55, passes through the four-way valve 62, passes through the first connection pipe 28, and flows into the first heat exchanger A1 of the outdoor unit A. At this time, a variable pass valve 27 is opened so that the first heat exchanger A1 and the second heat exchanger A2 are connected in series with each other so that the refrigerant flowing through the first heat exchanger A1 performs heat exchange again in the second heat exchanger A2 and is further condensed.
이때, 가변패스밸브(27)가 오픈되어 제1 열교환기(A1)와 제2 열교환기(A2)가 서로 직렬 연결되어 제1 열교환기(A1)를 흐르는 냉매가 제2 열교환기(A2)에서 다시 열교환을 수행하며 더욱 응축된다.
The condensed high-pressure liquid refrigerant flows into the indoor unit B through the supercooling unit 66, the refrigerant discharged through the liquid pipe connection pipe 72 is expanded in the indoor electronic expansion valve 12, and then is evaporated in indoor heat exchangers 11, flows into the outdoor unit A as a low-temperature low-pressure gas state, and then is sucked into the compressor 53 through the accumulator 52.
인공 신경망을 이용한 추론을 위한 트레이닝 방법, 인공 신경망을 이용한 추론 방법, 및 추론 장치{TRAINING METHOD FOR INFERENCE USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK, INFERENCE METHOD USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK, AND INFERENCE APPARATUS THEREOF}
The following description relates to a method and apparatus with neural network training and inference.
[아래의 실시예들은 인공 신경망을 이용한 추론을 위한 트레이닝 방법, 인공 신경망을 이용한 추론 방법, 및 추론 장치에 관한 것이다.]
A neural network-based method through training may be used in a field for high performance.
[높은 성능을 위해 다양한 분야에서 트레이닝을 통한 신경망 기반의 방법을 사용하는 것이 일반적이다. 하지만, 신경망 기반의 알고리즘 적용 시에 트레이닝의 범용성(generality)을 향상시키는 것은 중요한 문제이다.
However, it is important to enhance generality of training when a neural network-based algorithm is applied.
특히, 입력 데이터(training data)에 과적합(overfitting)된 신경망 모델은 일반적인 통계치 트레이닝에 실패할 수 있다.
In particular, a neural network model overfitted to input data or training data may fail to learn general statistics.
따라서, 제한된 입력 데이터로부터 범용성을 기대할 수 있는 트레이닝 방법이 요구된다. ]
Thus, the overfitted neural network may not enhance generality of training from limited input data.
[전술한 배경기술은 발명자가 본원의 개시 내용을 도출하는 과정에서 보유하거나 습득한 것으로서, 반드시 본 출원 전에 일반 공중에 공개된 공지기술이라고 할 수는 없다.]
This Summary is not intended to identify key features or essential features of the claimed subject matter, nor is it intended to be used as an aid in determining the scope of the claimed subject matter.
[일 실시예에 따르면, 인공 신경망을 이용한 추론 방법은 입력 데이터를 수신하는 단계; 및 상기 입력 데이터에 반응하여 상기 인공 신경망이 활성화(activation)되는 상태 정보에 기초하여, 상기 입력 데이터로부터 추론된 정보를 제공하는 단계를 포함하고, 상기 인공 신경망의 적어도 일부를 이용하여 상기 입력 데이터를 인코딩(encoding) 함으로써 생성되는 임베딩 벡터(embedding vector)는 상기 입력 데이터 내의 제1 부분 영역을 제1 정확도로 복원(reconstruction)하고, 상기 입력 데이터 내의 제2 부분 영역을 제2 정확도로 복원하는 정보를 포함하며, 상기 제1 부분 영역은 상기 추론된 정보 및 상기 임베딩 벡터 중 적어도 하나에 대응하여 적응적으로 결정된다. ]
In one general aspect, a processor-implemented method using a neural network (NN) includes: receiving input data; and determining information inferred from the input data based on state information about a state in which the NN is activated in response to the input data, wherein an embedding vector generated by encoding the input data using at least a portion of the NN comprises information used to reconstruct a first partial region of the input data with a first accuracy and to reconstruct a second partial region of the input data with a second accuracy, and wherein the first partial region is adaptively determined based on either one or both of the inferred information and the embedding vector.
[상기 입력 데이터로부터 상기 추론된 정보를 제공하는 단계는 상기 상태 정보에 기초하여, 상기 입력 데이터에 포함된 픽셀 별로 픽셀 와이즈 정보(pixel-wise information)를 제공하는 단계; 상기 상태 정보에 기초하여, 상기 입력 데이터에서 검출된 영역을 검출 윈도우(detection window)의 형태로 제공하는 단계; 및 상기 상태 정보에 기초하여, 상기 입력 데이터로부터 분류된 클래스(class)를 제공하는 단계 중 어느 하나를 포함할 수 있다. ]
The determining of the inferred information may include any one of: determining pixel-wise information for each pixel included in the input data based on the state information; determining a region detected in the input data in a form of a detection window based on the state information; and determining a class classified from the input data based on the state information.
[상기 입력 데이터는 영상 데이터 및 음성 데이터 중 어느 하나를 포함할 수 있다. ]
The input data may include either one of image data and voice data.
[상기 입력 데이터가 영상 데이터인 경우, 상기 제1 부분 영역은 상기 영상 데이터 내 상기 추론된 정보에 대응하는 관심 공간 영역을 포함할 수 있다. ]
The input data may be image data, and the first partial region may include a region of interest (ROI) corresponding to the inferred information in the image data.
[상기 입력 데이터가 음성 데이터인 경우, 상기 제1 부분 영역은 상기 음성 데이터 내 상기 추론된 정보에 대응하는 관심 시간 구간을 포함할 수 있다. ]
The input data may be voice data, and the first partial region may include a time interval of interest corresponding to the inferred information in the voice data.
[상기 인공 신경망이 픽셀 와이즈 정보 또는 검출 윈도우를 추론하도록 설계된 경우, 상기 제1 부분 영역은 상기 추론된 정보에 대응하는 부분 영역으로 적응적으로 결정될 수 있다. ]
The NN may be configured to infer either one of pixel-wise information and a detection window, and the first partial region may be adaptively determined as a partial region corresponding to the inferred information.
[상기 인공 신경망이 클래스를 추론하도록 설계된 경우, 상기 제1 부분 영역은 상기 임베딩 벡터에 대응하는 부분 영역으로 적응적으로 결정될 수 있다. ]
The NN may be configured to infer a class, and the first partial region may be adaptively determined as a partial region corresponding to the embedding vector.
[상기 제1 정확도는 상기 제2 정확도 보다 높은 값을 가질 수 있다. ]
The first accuracy may be greater than the second accuracy.
[일 실시예에 따르면, 인공 신경망의 트레이닝 방법은 정답 레이블을 포함하는 트레이닝 데이터를 수신하는 단계; 상기 트레이닝 데이터를 인코딩함으로써 상기 트레이닝 데이터에 대응하는 임베딩 벡터를 추출하는 단계; 상기 인공 신경망의 추론 정보를 생성하는 제1 디코더를 이용하여 상기 임베딩 벡터를 디코딩하는 단계; 상기 트레이닝 데이터의 복원 정보를 생성하는 제2 디코더를 이용하여 상기 임베딩 벡터를 디코딩하는 단계; 상기 추론 정보와 상기 정답 레이블 간의 차이에 기초하여 제1 로스를 계산하는 단계; 상기 트레이닝 데이터 내, 상기 정답 레이블 및 상기 임베딩 벡터 중 적어도 하나에 대응하는 제1 부분 영역을 결정하는 단계; 상기 제1 부분 영역에 따른 상기 복원 정보와 상기 트레이닝 데이터 간의 차이에 기초하여 제2 로스를 계산하는 단계; 및 상기 제1 로스 및 상기 제2 로스에 기초하여 상기 인공 신경망을 트레이닝하는 단계를 포함한다. ]
In another general aspect, a processor-implemented method using a neural network (NN) includes: receiving training data and a true label corresponding to the training data; extracting an embedding vector corresponding to the training data by encoding the training data; generating inference information of the NN by decoding the embedding vector using a first decoder; generating reconstruction information of the training data by decoding the embedding vector using a second decoder; determining a first loss based on a difference between the inference information and the true label; determining a first partial region in the training data corresponding to either one or both of the true label and the embedding vector; determining a second loss based on a difference between the training data and the reconstruction information based on the first partial region; and training the NN based on the first loss and the second loss.
[상기 인공 신경망을 트레이닝하는 단계는 상기 제1 로스 및 상기 제2 로스에 기초하여, 상기 제1 부분 영역을 제1 정확도로 복원하고, 상기 트레이닝 데이터 내의 제2 부분 영역을 제2 정확도로 복원하도록 상기 인공 신경망을 트레이닝하는 단계를 포함할 수 있다. ]
The training of the NN may include training the NN to reconstruct the first partial region with a first accuracy and to reconstruct a second partial region in the training data with a second accuracy, based on the first loss and the second loss.
[상기 제1 부분 영역을 결정하는 단계는 상기 인공 신경망이 픽셀 와이즈 정보 또는 검출 윈도우를 추론하도록 상기 트레이닝 데이터 내, 상기 정답 레이블에 대응하는 부분 영역을 상기 제1 부분 영역을 결정하는 단계를 포함할 수 있다. ]
The determining of the first partial region may include determining, as the first partial region, a partial region in the training data corresponding to the true label so that the NN is trained to infer either one of pixel-wise information and a detection window.
[상기 제1 부분 영역을 결정하는 단계는 상기 인공 신경망이 클래스를 추론하도록 상기 임베딩 벡터에 대응하는 부분 영역을 상기 제1 부분 영역으로 결정하는 단계를 포함할 수 있다. ]
The determining of the first partial region may include determining, as the first partial region, a partial region corresponding to the embedding vector so that the NN is trained to infer a class.
[상기 인공 신경망을 트레이닝하는 단계는 상기 제1 로스 및 상기 제2 로스에 기초하여, 상기 트레이닝 데이터에 포함된 픽셀 별로 픽셀 와이즈 정보(pixel-wise information)를 제공하도록 상기 인공 신경망을 트레이닝하는 단계를 포함할 수 있다. ]
The training of the NN may include training the NN to determine pixel-wise information for each pixel included in the training data, based on the first loss and the second loss.
[상기 인공 신경망을 트레이닝하는 단계는 상기 제1 로스 및 상기 제2 로스에 기초하여, 상기 트레이닝 데이터에서 검출된 영역을 검출 윈도우 형태로 제공하도록 상기 인공 신경망을 트레이닝하는 단계를 포함할 수 있다. ]
The training of the NN may include training the NN to determine a region detected in the training data in a form of a detection window, based on the first loss and the second loss.
[상기 인공 신경망을 트레이닝하는 단계는 상기 제1 로스 및 상기 제2 로스에 기초하여, 상기 트레이닝 데이터로부터 분류된 클래스(class)를 제공하도록 상기 인공 신경망을 트레이닝하는 단계를 포함할 수 있다. ]
The training of the NN may include training the NN to determine a class classified from the training data, based on the first loss and the second loss.
[상기 트레이닝 데이터는 영상 데이터 및 음성 데이터 중 어느 하나를 포함할 수 있다. ]
The training data may include either one of image data and voice data.
[상기 트레이닝 데이터가 영상 데이터인 경우, 상기 제1 부분 영역은 상기 트레이닝 데이터 내에서 복원된 관심 공간 영역을 포함할 수 있다. ]
The determining of the first partial region may include determining the first partial region to comprise a region of interest (ROI) reconstructed in the training data, in response to the training data being image data.
[상기 트레이닝 데이터가 음성 데이터인 경우, 상기 제1 부분 영역은 상기 트레이닝 데이터 내에서 복원된 관심 시간 구간을 포함할 수 있다. ]
The determining of the first partial region may include determining the first partial region to comprise a time interval of interest reconstructed in the training data, in response to the training data being voice data.
[일 실시예에 따르면, 인공 신경망을 이용한 추론 장치는 입력 데이터를 수신하는 통신 인터페이스; 및 상기 입력 데이터에 반응하여 상기 인공 신경망이 활성화되는 상태 정보에 기초하여, 상기 입력 데이터로부터 추론된 정보를 제공하는 프로세서를 포함하고, 상기 인공 신경망의 적어도 일부를 이용하여 상기 입력 데이터를 인코딩 함으로써 생성되는 임베딩 벡터는 상기 입력 데이터 내의 제1 부분 영역을 제1 정확도로 복원하고, 상기 입력 데이터 내의 제2 부분 영역을 제2 정확도로 복원하는 정보를 포함하며, 상기 제1 부분 영역은 상기 추론된 정보 및 상기 임베딩 벡터 중 적어도 하나에 대응하여 적응적으로 결정된다. ]
In another general aspect, an apparatus using a neural network (NN) includes: a communication interface configured to receive input data; and a processor configured to determine information inferred from the input data based on state information about a state in which the NN is activated in response to the input data, wherein an embedding vector generated by encoding the input data using at least a portion of the NN may include information used to reconstruct a first partial region of the input data with a first accuracy and to reconstruct a second partial region of the input data with a second accuracy, and wherein the first partial region is adaptively determined based on either one or both of the inferred information and the embedding vector.
[상기 프로세서는 상기 상태 정보에 기초하여, 상기 입력 데이터에 포함된 픽셀 별로 픽셀 와이즈 정보를 제공하거나, 상기 상태 정보에 기초하여, 상기 입력 데이터에서 검출된 영역을 검출 윈도우의 형태로 제공하거나, 또는 상기 상태 정보에 기초하여, 상기 입력 데이터로부터 분류된 클래스를 제공할 수 있다. ]
For the determining of the inferred information, the processor may be configured to: determine pixel-wise information for each pixel included in the input data based on the state information; determine a region detected in the input data in a form of a detection window based on the state information; or determine a class classified from the input data based on the state information.
[상기 제1 정확도는 상기 제2 정확도 보다 높은 값을 가질 수 있다.]
The first accuracy may be greater than the second accuracy.
[상기 추론 장치는 HUD(Head Up Display) 장치, 3D 디지털 정보 디스플레이(Digital Information Display, DID), 내비게이션 장치, 3D 모바일 기기, 및 스마트 차량 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. ]
The inference apparatus may include any one or any combination of a head-up display (HUD), a three-dimensional (3D) digital information display (DID), a navigation apparatus, a 3D mobile apparatus, and a smart vehicle.
[도 1은 일 실시예에 따른 트레이닝 장치에서 범용성을 높이는 방법을 설명하기 위한 도면. 도 2는 일 실시예에 따른 추론 방법을 나타낸 흐름도. 도 3은 일 실시예에 따른 트레이닝 방법을 나타낸 흐름도. 도 4는 일 실시예에 따른 트레이닝 장치의 구성을 도시한 도면. 도 5는 도 4에 도시된 트레이닝 장치의 트레이닝 과정을 나타낸 흐름도. 도 6은 다른 실시예에 따른 트레이닝 장치의 구성을 도시한 도면. 도 7은 도 6에 도시된 트레이닝 장치의 트레이닝 과정을 나타내 흐름도. 도 8은 또 다른 실시예에 따른 트레이닝 장치의 구성을 도시한 도면. 도 9는 도 8에 도시된 트레이닝 장치의 트레이닝 과정을 나타낸 흐름도. 도 10은 일 실시예에 따른 추론 장치의 블록도.]
FIG. 1 illustrates an example of a method of increasing generality in a training apparatus.
[이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다.
FIG. 2 illustrates an example of an inference method.
그러나, 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있어서 특허출원의 권리 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다.
FIG. 6 illustrates another example of a configuration of a training apparatus.
실시예들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물이 권리 범위에 포함되는 것으로 이해되어야 한다.]
FIG. 8 illustrates another example of a configuration of a training apparatus.
[실시예에서 사용한 용어는 단지 설명을 목적으로 사용된 것으로, 한정하려는 의도로 해석되어서는 안된다.
FIG. 10 illustrates an example of an inference apparatus.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
Throughout the drawings and the detailed description, unless otherwise described or provided, the same drawing reference numerals will be understood to refer to the same elements, features, and structures.
본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.]
The drawings may not be to scale, and the relative size, proportions, and depiction of elements in the drawings may be exaggerated for clarity, illustration, and convenience.
[다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다.
The following detailed description is provided to assist the reader in gaining a comprehensive understanding of the methods, apparatuses, and/or systems described herein.
일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.]
However, various changes, modifications, and equivalents of the methods, apparatuses, and/or systems described herein will be apparent after an understanding of the disclosure of this application.
[또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
For example, the sequences of operations described herein are merely examples, and are not limited to those set forth herein, but may be changed as will be apparent after an understanding of the disclosure of this application, with the exception of operations necessarily occurring in a certain order.
실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.]
Also, descriptions of features that are known in the art, after an understanding of the disclosure of this application, may be omitted for increased clarity and conciseness.
[또한, 실시 예의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다.
The features described herein may be embodied in different forms, and are not to be construed as being limited to the examples described herein.
이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다.
Rather, the examples described herein have been provided merely to illustrate some of the many possible ways of implementing the methods, apparatuses, and/or systems described herein that will be apparent after an understanding of the disclosure of this application.
어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 또 다른 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. ]
Various modifications may be made to the examples.
[어느 하나의 실시 예에 포함된 구성요소와, 공통적인 기능을 포함하는 구성요소는, 다른 실시 예에서 동일한 명칭을 사용하여 설명하기로 한다.
The terminology used herein is for the purpose of describing particular examples only and is not to be limiting of the present disclosure.
반대되는 기재가 없는 이상, 어느 하나의 실시 예에 기재한 설명은 다른 실시 예에도 적용될 수 있으며, 중복되는 범위에서 구체적인 설명은 생략하기로 한다.. ]
As used herein, the singular forms "a", "an", and "the" are intended to include the plural forms as well, unless the context clearly indicates otherwise.
[도 1은 일 실시예에 따른 트레이닝 장치에서 범용성을 높이는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
As used herein, the term "and/or" includes any one and any combination of any two or more of the associated listed items.
도 1을 참조하면, 일 실시예에 따른 인공 신경망을 이용한 추론을 위한 트레이닝 장치(100)의 구성의 일 예시가 도시된다. ]
It will be further understood that the terms "comprises/comprising" and/or "includes/including" when used herein, specify the presence of stated features, integers, steps, operations, elements, and/or components, but do not preclude the presence or addition of one or more other features, integers, steps, operations, elements, components and/or groups thereof.
[일 실시예에 따른 트레이닝 장치(100)는 예를 들어, 인코더(Encoder; E)(110)를 통해 특징(Feature)(또는 코드(Code))를 생성하고, 제1 디코더(Decoder)(D, Sub[attributes={}; value=[1]], )(120)를 통해 인코딩된 특징에 대한 추론을 수행하도록 구성된 신경망(130)에 적응적 오토 인코딩을 위한 제2 디코더(D, Sub[attributes={}; value=[2]], )(140)를 더 포함하는 형태로 구성될 수 있다.]
The use of the term "may" herein with respect to an example or embodiment (for example, as to what an example or embodiment may include or implement) means that at least one example or embodiment exists where such a feature is included or implemented, while all examples are not limited thereto.
[인코더(E)(110)는 트레이닝 데이터(X)에 대응하는 특징 벡터(feature vector) 또는 코드(code)를 생성할 수 있다.
Unless otherwise defined, all terms including technical and scientific terms used herein have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this disclosure pertains consistent with and after an understanding of the present disclosure.
제1 디코더(D, Sub[attributes={}; value=[1]], )(120)는 인코더(E)(110)에 의해 생성된 특징 벡터 또는 코드를 디코딩 함으로써 트레이닝 데이터의 레이블을 추론할 수 있다.
When describing the examples with reference to the accompanying drawings, like reference numerals refer to like constituent elements and a repeated description related thereto will be omitted.