製造装置の故障を検知するために、多くの自動エンコーダが使用されています。 本稿では、自動エンコーダの学習方法に関する特許の1つであるMakinaraksの特許について解説しています。
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この特許によると、サブモデルは自動エンコーダです。
各自動エンコーダは、作成、製造プロセス、製造レシピなど、異なる環境で得られた学習データを使用して教えられます。
一方、この特許によると、それは並行してサブモデルのそれぞれを教えませんが、順次。 スペシャル サブモデル1のトレーニングが完了すると、サブモデル2のトレーニングが行われます。 この場合、サブモデル2の学習時に、サブモデル1の重みの少なくとも一部が共有(または再利用)されます。
この学習は、前のモデルから学んだ知識を忘れずに次のモデルにつながります。 そのため、次のモデルの性能が向上し、学習時間全体を削減できます。 つまり、 この特許の鍵は、トランスファー学習によるモデルのパフォーマンスを向上させることです。です。
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