Sua Labは、機械ビジョンに固有のディープラーニング検査ソリューションを提供する会社です。 特に、繊維産業の欠陥を検知するディープラーニング検査ソリューションの提供を開始しました。 世界初の機械ビジョン技術は、検査自動化プロセスなしで繊維業界に組み込まれています。
SuAlabは、米国のNASDAQ Cognexに販売された成功した企業で、$ 240億の成功を収めています。 出口戦略をしたい多くのスタートアップのロールモデルであるSu-Alabの特許について説明したいと思います。
この投稿に記載されている特許は、人工ニューラルネットワークモデルを訓練する方法に関連しています。
[特許取得済み]
画像をクリックすると登録特許が確認できます。
特許も参照 工場内の通常の欠陥物品の分布は、人工ニューラルネットワークのトレーニングに使用される天然の確率分布に基づいています。関連する特許。
特許によると、 隠されたレイヤーの出力値である機能の分布を私たちが知っている自然な確率分布に収まる強制的な学習。行ってみよう
具体的には、 人工的なニューラルネットワークを訓練するときは、隠しノードの機能値の分布が自然確率分布、デフォルト分布に似ていると、隠しノードをアクティブにしてください。 重みをアップデートするためにトレーニング。 これは、感染したノードが欠陥のある製品検査に欠陥として認識できるプロパティに関連する可能性が高いためです。
平均時間では、 機能値分布が自然確率分布から離れている場合、非表示ノードを無効にします。 重みをアップデートするためにトレーニング。 これは、製品検査中に欠陥として認識できる特性と関連性が少ないためです。
これが行われると、実際の機能の値の分布は、実際の環境における異常データの分布と同じままです。。これにより、異常を効果的に検出できるようニューラルネットワーク全体を学習させることができます。
この記事は公表時点の情報に基づいています。個別の事情については、当事務所にご相談ください。