멀티모달 데이터 학습 방법 및 장치

    公开(公告)号:WO2019098644A1

    公开(公告)日:2019-05-23

    申请号:PCT/KR2018/013824

    申请日:2018-11-13

    CPC classification number: G06N3/04 G06N3/08

    Abstract: 본 개시는 딥러닝 등의 기계 학습 알고리즘을 활용하여 인간 두뇌의 인지, 판단 등의 기능을 모사하는 인공지능(AI) 시스템 및 그 응용에 관련된 것이다. 특히, 본 개시는 인공지능 시스템 및 그 응용에 따라 멀티모달 데이터 학습 방법으로, 제 1 학습 네트워크 모델을 이용하여, 제1 신호의 특성을 대표하는 제1 맥락(Context) 정보와 제2 신호의 특성을 대표하는 제2 맥락 정보를 획득하고, 제 2 학습 네트워크 모델을 이용하여, 제1 맥락 정보와 제2 맥락 정보를 기초로 은닉층 정보를 획득하며, 제 2 학습 네트워크 모델을 이용하여, 은닉층 정보 간의 관련 정도를 나타내는 상관관계 값 (Correlation Value)을 획득하고, 상관관계 값이 최댓값으로 도출되는 은닉층 정보를 학습할 수 있다.

    발광 소자 및 발광 소자 패키지
    3.
    发明公开
    발광 소자 및 발광 소자 패키지 有权
    发光装置和发光装置包装

    公开(公告)号:KR1020160039172A

    公开(公告)日:2016-04-08

    申请号:KR1020160035986

    申请日:2016-03-25

    Abstract: 본발명은발광소자및 발광소자패키지에관한것이다. 본발명에따른발광소자는, 지지기판; 상기지지기판상에형성된제1 도전성반도체층; 상기제1 도전성반도체층상에형성된활성층; 상기활성층상에형성된제2 도전성반도체층; 및상기제2 도전성반도체층상에형성된격자구조의광확산층;을포함한다.

    Abstract translation: 本发明涉及发光器件和发光器件封装。 根据本发明的发光器件包括:支撑衬底; 形成在所述支撑基板上的第一导电半导体层; 形成在所述第一导电半导体层上的有源层; 形成在所述有源层上的第二导电半导体层; 以及在第二导电半导体层上形成有栅格图案的光扩散层。 在本发明中,在发光元件的最上层形成具有较高折射率差的材料作为栅格结构,从而改善了光束扩展的角度。

    발광 소자 및 발광 소자 패키지
    4.
    发明公开
    발광 소자 및 발광 소자 패키지 无效
    发光装置和发光装置包装

    公开(公告)号:KR1020150052389A

    公开(公告)日:2015-05-14

    申请号:KR1020130132739

    申请日:2013-11-04

    CPC classification number: H01L33/20 H01L33/38 H01L33/58

    Abstract: 본발명은발광소자및 발광소자패키지에관한것이다. 본발명에따른발광소자는, 지지기판; 상기지지기판상에형성된제1 도전성반도체층; 상기제1 도전성반도체층상에형성된활성층; 상기활성층상에형성된제2 도전성반도체층; 및상기제2 도전성반도체층상에형성된격자구조의광확산층;을포함한다.

    Abstract translation: 本发明涉及发光器件和发光器件封装。 根据本发明的发光器件包括:支撑衬底; 形成在所述支撑基板上的第一导电半导体层; 形成在所述第一导电半导体层上的有源层; 形成在所述有源层上的第二导电半导体层; 以及形成在第二导电半导体层上的晶格结构的光扩散层。

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