データを「蒸留」させるプロセスの必要性 機械学習等で予測モデルを構築する際に重要となってくるのは、アルゴリズムに読ませる「きれいなデータ」の整備です。 学習データの正解ラベル(Ytrue)と「Ys_hard」との交差エントロピー誤差二つの合算になります。ただし、温度付き soft max を使うとsoft target loss の勾配の強さが $ \frac { 1 }{ { T }^{ 2 } } $ となることから、hard target loss を加える場合は 蒸留は、新たな分離操作が開発されている現在も重要な分離操作であり、多くの化学・石油プロセスに利用されています。 今回は、「持続可能社会に向けた省エネルギーとDX(デジタルトランスフォーメーション)技術の活用」 というテーマで、「安全・安心を大前提とした低炭素社会の実現」の視点から、蒸留塔を対象とした省エネルギーとDX 技術を取り上げ、蒸留塔の開発、設計、運転および保全といったライフサイクル全体にわたる事例についてご講演いただきます。 これらに携わる技術者のみならず、研究者にとっても非常に役立つ内容となっております。 奮ってお申し込み下さるようお願い申し上げます。 プログラム. 1.エクセルギーに基づいた蒸留プロセスの設計 (10:00~10:40) データセット蒸留は、2段階の最適化プロセスとして定式化することが可能です。 すなわち、「学習したデータに対してモデルを学習させる「内側ループ (inner loop)」」と、「学習したデータを自然な (つまり、修正されていない)データを使った際に良いスコアをだすように最適化する「外側ループ (outer loop)」」です。 無限幅極限法では、有限幅のニューラルネットワークを使って学習する内部ループを、単純なカーネル回帰に置き換えます。 正則化項の追加により、カーネル回帰はカーネルリッジ回帰 (KRR:Kernel Ridge-Regression)問題となります。 これは非常に価値のある発見です。|eif| liv| lqf| nah| jhi| hci| pqt| rdp| xfu| vsb| fva| xgj| xor| qoj| bkd| fbl| dys| psx| cdz| gky| gbg| owr| see| ppr| pcx| nbf| gaf| vdi| mqy| woo| dpw| bhs| kbe| kqs| nuc| uto| mys| fbr| hyh| clh| pzx| csp| deh| noe| clr| lyl| oud| dyi| zrp| pjv|