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[发明专利]训练用于合成图像数据的生成器的方法和系统-CN202110968407.3在审
发明人： 崔裕镇;李正元;穆斯塔法·艾尔可哈米 -专利权人：三星电子株式会社
申请日： 2021-08-23 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：公开了训练用于合成图像数据的生成器的方法和系统。所述方法包括：从预训练的模型的批归一化层提取训练统计特征，训练统计特征包括训练均值μ和训练方差σ2；对配置有生成器参数的生成器进行初始化；使用生成器生成一批合成图像数据；将所述一批合成图像数据提供给预训练的模型；测量批归一化层处的激活的统计特征和预训练的模型响应于所述一批合成图像数据的输出，统计特征包括测量均值和测量方差基于μ、σ2、和根据损失函数Lψ计算训练损失；以及根据训练损失迭代地更新生成器参数，直到满足训练完成条件为止，其中，预训练的模型基于训练图像集被预先训练，并且预训练的模型被训练为执行图像识别。
训练用于合成图像数据生成器方法系统

[发明专利]用于训练用于图像分类的模型的方法和设备-CN202110925655.X在审
发明人：穆斯塔法·艾尔可哈米;崔裕镇;李正元;王思佳 -专利权人：三星电子株式会社
申请日： 2021-08-12 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：提供了用于训练用于图像分类的模型的方法和设备。用于图像分类的模型的训练方法包括：接收基础任务的基础类的第一图像样本集；基于第一图像样本集训练模型，以从训练后的模型获得针对基础任务的基础类的基础分类权重；顺序地接收多个新任务；以及在接收到所述多个新任务中的任意一个新任务时：接收所述任意一个新任务的新类的第二图像样本集，基于基础分类权重、针对所述多个新任务中的先前接收到的一个或多个其他新任务的新类的一个或多个其他新分类权重、第一图像样本集和第二图像样本集中的一个或多个来训练权重生成器，以获得针对所述任意一个新任务的新类的新分类权重，以及利用针对所述任意一个新任务的新类的新分类权重来更新所述模型。
用于训练图像分类模型方法设备

[发明专利]学习多个随机变量之间的随机推断模型的方法和装置-CN202110381691.4在审
发明人：柳淙夏;李正元;M.埃尔-哈米;崔裕镇;金映杆 -专利权人：三星电子株式会社
申请日： 2021-04-09 - 公布日： 2021-10-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种用于操作神经网络的系统和方法。在一些实施例中，神经网络包括变分自编码器，并且训练神经网络包括用第一随机变量的多个样本以及第二随机变量的多个样本来训练变分自编码器，第一随机变量的多个样本和第二随机变量的多个样本不成对，训练神经网络包括基于第一损失函数来更新神经网络中的权重，第一损失函数基于与以下之间的一致性的偏差的度量：从第一随机变量到第二随机变量的条件生成路径，以及从第二随机变量到第一随机变量的条件生成路径。
学习随机变量之间随机推断模型方法装置

[发明专利]计算机实施的用于训练神经网络的方法和电子系统-CN202110307840.2在审
发明人：崔志焕;李正元;穆斯塔法·艾尔可哈米;崔裕镇 -专利权人：三星电子株式会社
申请日： 2021-03-23 - 公布日： 2021-09-24 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：提供了一种计算机实施的用于训练神经网络的方法和电子系统。所述方法包括：在生成器处接收随机图像，在生成器处产生接收的随机图像的合成图像，在教师网络处接收合成图像，在学生网络处接收合成图像，通过以合成图像作为输入执行教师网络和学生网络并且调整学生网络的参数，使教师网络的输出与学生网络的输出之间的距离的最大值最小化，以训练学生网络，以及约束生成器。
计算机实施用于训练神经网络方法电子系统

[发明专利]用于压缩的方法和系统-CN202010128383.6在审
发明人： 崔裕镇;李正元;穆斯塔法·艾尔可哈米 -专利权人：三星电子株式会社
申请日： 2020-02-28 - 公布日： 2020-09-25 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：在此提供了一种用于压缩的方法和系统。根据一个实施例，一种方法包括：使用拉格朗日乘数来训练条件自动编码器；和用混合量化箱大小来训练包括条件自动编码器的神经网络。
用于压缩方法系统

[发明专利]用于提供旋转不变神经网络的方法和系统-CN202010142256.1在审
发明人： M.埃尔-卡米;李正元;任昊宇;崔裕镇 -专利权人：三星电子株式会社
申请日： 2020-03-04 - 公布日： 2020-09-15 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本文公开了一种用于提供旋转不变神经网络的方法和系统。根据一个实施例，用于提供旋转不变神经网络的方法包括接收处于第一方向的图像的第一输入，并且训练内核对称，使得对应于第一输入的输出与对应于处于第二方向的图像的第二输入的输出相同。
用于提供旋转不变神经网络方法系统

[发明专利]通过共同表示的多个随机变量之间随机推断的方法和装置-CN201911010647.1在审
发明人：李正元;M.埃尔-卡米;J.吕;崔裕镇 -专利权人：三星电子株式会社
申请日： 2019-10-23 - 公布日： 2020-05-05 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本文公开了一种方法和系统。该方法包括开发具有第一变量、第二变量和表示第一变量与第二变量之间的共同信息的联合隐变量的联合隐变量模型；生成该联合隐变量模型的变分后验；训练该变分后验；以及基于该变分后验从第二变量执行第一变量的推断。
通过共同表示随机变量之间随机推断方法装置

[发明专利]一种构造卷积神经网络（CNN）模型的方法和系统-CN201910312776.X在审
发明人： 崔裕镇;M.埃-卡哈米;李正元 -专利权人：三星电子株式会社
申请日： 2019-04-18 - 公布日： 2019-11-22 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本文公开了一种用于构造卷积神经网络(CNN)模型的方法和系统。该方法包括正则化空间域权重，提供空间域权重的量化，修剪空间域中的小权重或零权重，微调量化码本，压缩来自量化码本的量化输出，以及解压缩空间域权重并在修剪Winograd域权重之后使用稀疏空间域卷积和稀疏Winograd卷积。
权重空间域量化码本卷积稀疏修剪卷积神经网络量化解压缩正则化微调压缩输出

[发明专利]具有信道估计机制的计算系统及其操作方法-CN201510587484.9有效
发明人： 崔裕镇;裴正铉;李正元;姜寅烨 -专利权人：三星电子株式会社
申请日： 2015-09-15 - 公布日： 2019-06-07 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明提供了具有信道估计机制的计算系统及其操作方法。一种计算系统，其包括：装置间接口，其被构造为接收接收器信号，以通过通信信道来传达服务内容；通信单元，其耦接至装置间接口，并被构造为：计算对应于模块化估计机制的加权集，以及基于加权集来产生信道估计，以表现通信信道的特征，从而恢复服务内容。
具有信道估计机制计算系统及其操作方法

[发明专利]用于学习低精度神经网络的方法及装置-CN201811001199.4在审
发明人： 崔裕镇;李正元;莫斯塔法·伊尔-哈米 -专利权人：三星电子株式会社
申请日： 2018-08-28 - 公布日： 2019-05-14 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明提供一种用于学习低精度神经网络的方法及装置。所述方法包括：选择神经网络模型，其中所述神经网络模型包括多个层，且所述多个层中的每一者包括权重及激活；通过将多个量化层插入到所述神经网络模型内来修改所述神经网络模型；将成本函数与经修改的所述神经网络模型进行关联，其中所述成本函数包括与第一正则化项对应的第一系数，且所述第一系数的初始值是预定义的；以及训练经修改的所述神经网络模型，以通过增大所述第一系数来产生层的量化权重，直到所有权重均被量化且所述第一系数满足预定义的阈值为止，还包括优化所述量化权重的权重缩放因数及优化量化激活的激活缩放因数，其中所述量化权重是使用经优化的所述权重缩放因数进行量化。
神经网络模型权重量化缩放因数成本函数神经网络预定义激活优化正则化项产生层量化层所有权关联学习

[外观设计]指路牌-CN201830165468.5有效
发明人： 崔裕镇 -专利权人： 崔裕镇
申请日： 2018-04-20 - 公布日： 2018-09-14 - 主分类号： 20-03 文献下载
摘要：1．本外观设计产品的名称：指路牌。2．本外观设计产品的用途：本外观设计产品用于提示，指引，分流，导航的指路牌。3．本外观设计产品的设计要点：产品的形状。4．最能表明本外观设计设计要点的图片或照片：立体图。
外观设计指路牌提示分流图片

[外观设计]足球发射器-CN201830165518.X有效
发明人： 崔裕镇 -专利权人： 崔裕镇
申请日： 2018-04-20 - 公布日： 2018-09-04 - 主分类号： 21-02 文献下载
摘要：1．本外观设计产品的名称：足球发射器。2．本外观设计产品的用途：本外观设计产品用于练习足球技术的发球装置。3．本外观设计产品的设计要点：产品的形状。4．最能表明本外观设计设计要点的图片或照片：立体图。
外观设计足球发射器发球装置足球技术练习图片

[发明专利]用于神经网络量化的方法和设备-CN201710996667.5在审
发明人： 崔裕镇;李正元;穆斯塔法·艾尔可哈米 -专利权人：三星电子株式会社
申请日： 2017-10-19 - 公布日： 2018-04-27 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：提供一种用于神经网络量化的方法和设备。描述了设备和制造该设备的方法以及用于执行深度神经网络中的参数量化的系统和方法。在一个方面，从训练的神经网络模型构建表示网络参数的多维矢量。量化多维矢量以获得被细调的作为簇中心的共享的量化矢量。然后对细调且共享的量化矢量/簇中心进行编码。解码反转过程。
用于神经网络量化方法设备

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