Title:
生涯深層ニューラルネットワークを使用した異常の認識および検出のためのシステムおよび方法
Document Type and Number:
Japanese Patent JP2023510329
Kind Code:
A
Abstract:
産業上の品質管理は、良好な製品を表す一貫したデータが豊富にあるが、不良製品を表すデータはほとんどないという処理データの性質上、人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）および深層ニューラルネットワーク（ＤＮＮ）にとって困難である。品質管理では、作業は従来のＤＮＮの作業である「最も良く学んだことを認識する」から「今まで見たことがないものを認識する」へと変化する。生涯ＤＮＮ（Ｌ－ＤＮＮ）技術は、任意の数の未知のクラスまたはクラスの変化に敏感であると同時に、既知のクラスで、高精度で訓練されるＤＮＮの能力を組み合わせるハイブリッド半教師ありのニューラルアーキテクチャである。工業検査に使用される場合、Ｌ－ＤＮＮは、ほとんどおよび高度に不均衡なデータで学習する能力を利用する。Ｌ－ＤＮＮのリアルタイム学習能力は、導入後にＬ－ＤＮＮが遭遇する、品質の低い製品の稀な事例を活用する。Ｌ－ＤＮＮは、工業検査および製造品質管理に適用できる。【選択図】図２
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Inventors:
palm, curl
Franca, Carly
Voysey, Graham
Versace, Massimiliano
Oliveira, Santiago
Tormanen, Vesa
Majidi, Alireza
Papadopoulos, Yannis
Franca, Carly
Voysey, Graham
Versace, Massimiliano
Oliveira, Santiago
Tormanen, Vesa
Majidi, Alireza
Papadopoulos, Yannis
Application Number:
JP2022542288A
Publication Date:
March 13, 2023
Filing Date:
January 12, 2021
Export Citation:
Assignee:
Neurala Inc.
International Classes:
G06T7/00; G06N3/02; G06N20/00
Attorney, Agent or Firm:
Okuyama Shoichi
Nakamura Ayako
Soji Morimoto
Yu Tanaka
Rie Ikemoto
Nakamura Ayako
Soji Morimoto
Yu Tanaka
Rie Ikemoto