[发明专利]学习自动编码器在审
申请号: | 201810394084.X | 申请日: | 2018-04-27 |
公开(公告)号: | CN108804094A | 公开(公告)日: | 2018-11-13 |
发明(设计)人: | E·梅尔;A·利厄捷 | 申请(专利权)人: | 达索系统公司 |
主分类号: | G06F8/33 | 分类号: | G06F8/33;G06F8/41 |
代理公司: | 永新专利商标代理有限公司 72002 | 代理人: | 刘瑜;王英 |
地址: | 法国韦利济*** | 国省代码: | 法国;FR |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 自动编码器 图像 对象表示 数据集 学习 计算机实现 惩罚 结果集合 最小化 重建 应用 改进 | ||
本发明显著地涉及用于学习自动编码器的计算机实现的方法。该方法包括提供图像的数据集。每个图像包括相应的对象表示。该方法还包括基于数据集来学习自动编码器。学习包括最小化重建损失。重建损失包括针对每个相应图像惩罚距离的项。惩罚的距离处于将自动编码器应用于相应图像的结果与将变换的组的至少一部分应用于相应图像的对象表示的结果集合之间。这种方法提供了学习自动编码器的改进的解决方案。
技术领域
本发明涉及计算机程序和系统领域,并且更具体地涉及用于学习自动编码器的方法、设备、数据结构和程序。
背景技术
市场上提供了很多用于对象的设计、工程以及制造的系统和程序。CAD是计算机辅助设计的首字母缩写,例如,CAD涉及用于对对象进行设计的软件解决方案。CAE是计算机辅助工程的首字母缩写,例如,CAE涉及用于对未来产品的物理行为进行仿真的软件解决方案。CAM是计算机辅助制造的首字母缩写,例如,CAM涉及用于对制造工艺和操作进行定义的软件解决方案。在这样的计算机辅助设计系统中,图形用户接口对于技术的效率起到重要作用。这些技术可以嵌入到产品生命周期管理(PLM)系统中。PLM是指这样的商业策略:跨越扩展企业的概念而帮助公司来共享产品数据、应用公共过程以及利用企业知识来从概念至产品的生命结束地开发产品。由Dassault Systèmes提供的PLM解决方案(商标为CATIA、ENOVIA以及DELMIA)提供了组织产品工程知识的工程中心、管理制造工程知识的制造中心、以及使得企业能够集成并连接到工程及制造中心的企业中心。该系统一起提供了开放的对象模型,其将产品、过程、资源链接起来以实现动态的且基于知识的产品创造与决策支持,这驱动优化的产品定义、制造准备、生产以及服务。
在该上下文和其他上下文中,机器学习,并且尤其是自动编码器和/或流形学习变得非常重要。
以下论文涉及该领域,并且在下文中提及:
[1]:“Stacked Denoising Autoencoders:Learning Useful Representationsin Deep Network with a Local Denoising Criterion”,P.Vincent,H.Larcohelle,I.Lajoie,Y.Bengio,P.Manzagol,Journal of Machine Learning Research,2010。
[2]:“Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks”,G.E.Hinton,R.R.Salakhutdinov,Science,2006。
[3]:“Generalized Denoising Auto-Encoders as Generative Models”,Y.Bengio,L.Yao,G.Alain,P.Vincent,Advances in Neural Information ProcessingSystems,2013。
[4]:“Learning Deep Architectures for AI”,Y.Bengio,Foundations andTrends in Machine Learning,2009。
[5]:“Extracting and Composing Robust Features with DenoisingAutoencoders”,P.Vincent,H.Larochelle,Y.Bengio,P.Manzagol,W.Cohen,A.Mcallum,S.Roweis,International Conference on Machine Learning,2008。
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