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具有推理结果解释能力的深度学习技术

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  • 自动优化模型构建
  • 通过量化输入/输出关系解释推理结果
  • 通过近距离学习自动更新模型

深度学习是典型的人工智能技术,预计将应用于高精度的需求预测,以及工厂的质量预测等。然而,深度学习需要人工参数(模型构建)调优和维护(模型更新)。此外,由于推理结果难以解释,在需要长期运行和可靠性的工业领域的应用目前受到限制。

为此,富士电气一直致力于开发能够自动学习和狗万manbetx手机版登录官网推理结果解释的深度学习技术。

我们的目标是通过采用这种技术扩大在工业领域的应用。

具有推理结果解释能力的深度学习技术