sorodni izrazi in sinonimi v sodobni slovenščini, hrvaščini in srbščini
Podobnost besed in fraz med rezultati je odvisna od tega, kolikokrat se beseda
ali fraza pojavi v podobnem stavčnem kontekstu kot "fusedecode ae".
Podobni izrazi in sinonimi za
Kliknite za poizvedbo
Pogosto skupaj z
Primeri iz korpusa
Korpus Common Crawl
Common Crawl je korpus spletnih strani
FuseDecode AE pa v takšni obliki ne omogoča neposrednega vpogleda v različne vire variabilnosti v proizvodnih procesih.
Izkaže se, da so za zanesljivo izločanje neustreznih primerov primernejše metode iskanja anomalij, kar smo demonstrirali tudi z mešanim učenjem FuseDecode AE.
V tem poglavju bomo predstavili predlagani sistem globokega učenja s poenostavljenim označevanjem podatkovnih naborov in postopnim doučevanjem modela FuseDecode AE.
Tako je bil FuseDecode AE na razredu vijak še zmeraj najuspešnejši v lokalizaciji anomalij in drugo najuspešnejši v odkrivanju anomalij.
V ablacijski študiji smo raziskali še vpliv različnih komponent in strategij vključenih v predlagani model FuseDecode AE.
V primerjavi z osnovno topologijo FuseDecode AE za polnadzorovano učenje vsebuje topologija za nenadzorovano učenje sledeče spremembe: 1.
Topologija FuseDecode AE je bila prvotno zasnovana s ciljem čim boljšega odkrivanja anomalij s polnadzorovanim učenjem.
Preglednica 3.6 prikazuje primerjavo med nenadzorovano naučenim, pol-nadzorovano naučenim in FuseDecode AE naučenim z mešanim nadzorom.
Zaključki - Pohitreno označevanje podatkovnih naborov za polnadzorovano učenje ali mešano učenje s pomočjo nenadzorovano naučenega modela FuseDecode AE na popolnoma neoznačenih podatkih.
Uspešnejšo rekonstrukcijo ponavljajočih se visokofrekvenčnih vzorcev FuseDecode AE lahko pripišemo delnemu izkoriščanju preskočnih povezav.
V drugem koraku je bil nenadzorovano naučen FuseDecode AE še dodatno doučen na polnadzorovan način s pomočjo označenega podatkovnega nabora D2.
Hipotezo smo potrdili s primerjavo rezultatov nenadzorovano in polnadzorovano naučenega modela FuseDecode AE v poglavju 3.1.6.3.
AUROC na nivoju slik za različne načine učenja FuseDecode AE.modela. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Za označevanje slik v D2 smo si pomagali z interkvartilnim razmikom predikcij nenadzorovano naučenega FuseDecode AE.
Za najuspešnejši model se je izkazal nenadzorovano naučen FuseDecode AE, ki je bil nato uporabljen za označevanje podatkovnega nabora KTL D2.
Optimizacijski cilji pri polnadzorovanem učenju Polnadzorovano učenje FuseDecode AE-modela združuje tri različne optimizacijske cilje.
Polnadzorovano naučen FuseDecode AE je na podatkovnem naboru D3 pri ločevanju med normalnimi primeri in primeri z anomalijami dosegel AUROC-vrednost 97,0 %.
Topologija polnokonvolucijskega variacijskega avtoenkoderja je inspirirana po U-Net [15] in deli podobnosti s FuseDecode AE, ki bo predstavljen v nadaljevanju.
Nenadzorovano naučen FuseDecode AE je bil validiran na podatkovnem naboru D3, kjer je pri ločevanju na nivoju slik dosegel AUROC vrednost 93,5 %.
Kot je bilo že omenjeno, topologija FuseDecode AE-modela izhaja iz modela U-Net [15], splošno uveljavljenega modela za segmentacijo slik.