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1. WO2021002110 - DISPOSITIF D'APPRENTISSAGE, PROCÉDÉ DE FONCTIONNEMENT D'UN DISPOSITIF D'APPRENTISSAGE, PROGRAMME DE FONCTIONNEMENT D'UN DISPOSITIF D'APPRENTISSAGE, ET DISPOSITIF DE FONCTIONNEMENT

Numéro de publication WO/2021/002110
Date de publication 07.01.2021
N° de la demande internationale PCT/JP2020/019936
Date du dépôt international 20.05.2020
CIB
G06N 3/04 2006.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
NSYSTÈMES DE CALCULATEURS BASÉS SUR DES MODÈLES DE CALCUL SPÉCIFIQUES
3Systèmes de calculateurs basés sur des modèles biologiques
02utilisant des modèles de réseaux neuronaux
04Architecture, p.ex. topologie d'interconnexion
G06N 20/00 2019.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
NSYSTÈMES DE CALCULATEURS BASÉS SUR DES MODÈLES DE CALCUL SPÉCIFIQUES
20Apprentissage automatique
Déposants
  • 富士フイルム株式会社 FUJIFILM CORPORATION [JP]/[JP]
Inventeurs
  • 長谷川 昌孝 HASEGAWA Masataka
Mandataires
  • 中島 順子 NAKASHIMA Junko
  • 米倉 潤造 YONEKURA Junzo
  • 藤森 義真 FUJIMORI Yoshinao
  • 上出 真紀 KAMIDE Maki
Données relatives à la priorité
2019-12442003.07.2019JP
Langue de publication japonais (JA)
Langue de dépôt japonais (JA)
États désignés
Titre
(EN) LEARNING DEVICE, OPERATING METHOD OF LEARNING DEVICE, OPERATING PROGRAM OF LEARNING DEVICE, AND OPERATING DEVICE
(FR) DISPOSITIF D'APPRENTISSAGE, PROCÉDÉ DE FONCTIONNEMENT D'UN DISPOSITIF D'APPRENTISSAGE, PROGRAMME DE FONCTIONNEMENT D'UN DISPOSITIF D'APPRENTISSAGE, ET DISPOSITIF DE FONCTIONNEMENT
(JA) 学習装置、学習装置の作動方法、学習装置の作動プログラム、並びに運用装置
Abrégé
(EN)
Provided are a learning device, an operating method of a learning device, an operating program of a learning device, and an operating device capable of further improving the accuracy of the prediction of a quality of a product by a machine learning model, when the machine learning model is trained by supplying multidimensional physical property-related data derived from multidimensional physical property data of the product to the machine learning model as training input data. A first deriving unit of the learning device derives the multidimensional physical property-related data related to the multidimensional physical property data as the training input data by applying an autoencoder to the multidimensional physical property data. A training unit trains the machine learning model by supplying the training input data including the multidimensional physical property-related data to the machine learning model, and outputs the machine learning model as a trained model for use in actual operations.
(FR)
La présente invention concerne un dispositif d'apprentissage, un procédé de fonctionnement d'un dispositif d'apprentissage, un programme de fonctionnement d'un dispositif d'apprentissage et un dispositif de fonctionnement permettant d'améliorer encore la précision de la prédiction d'une qualité d'un produit par un modèle d'apprentissage automatique, lorsque le modèle d'apprentissage automatique est entraîné en fournissant des données connexes de propriétés physiques multidimensionnelles dérivées de données de propriétés physiques multidimensionnelles du produit au modèle d'apprentissage automatique sous forme de données d'entrée d'apprentissage. Une première unité de dérivation du dispositif d'apprentissage dérive les données connexes de propriétés physiques multidimensionnelles relatives aux données de propriétés physiques multidimensionnelles sous forme de données d'entrée d'apprentissage par application d'un auto-codeur aux données de propriétés physiques multidimensionnelles. Une unité d'apprentissage entraîne le modèle d'apprentissage automatique en fournissant les données d'entrée d'apprentissage comprenant les données connexes de propriétés physiques multidimensionnelles au modèle d'apprentissage automatique, et délivre le modèle d'apprentissage automatique sous forme de modèle entraîné à utiliser dans des opérations réelles.
(JA)
生産物の多次元物性データから導出された多次元物性関連データを学習用入力データとして機械学習モデルに与えて学習させる場合に、機械学習モデルによる生産物の品質の予測の精度をより向上させることが可能な学習装置、学習装置の作動方法、学習装置の作動プログラム、並びに運用装置を提供する。学習装置の第1導出部は、多次元物性データにオートエンコーダを適用して、多次元物性データに関連する多次元物性関連データを学習用入力データとして導出する。学習部は、多次元物性関連データを含む学習用入力データを機械学習モデルに与えて学習させ、機械学習モデルを実際の運用に供する学習済みモデルとして出力する。
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