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公开(公告)号：CN118265989A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202280077019.9
申请日：2022-09-30
申请人： 三菱电机株式会社
发明人： 秋浓俊昭 , 王也 , N·斯梅德马克-马古利斯
IPC分类号： G06N3/0985 , G06N3/096 , G06N3/082 , G06N3/084 , G06N7/01 , G06N3/086 , G06N3/094 , G06N3/092 , G06N3/045
摘要： 提供了用于人工神经网络架构的自动化构建的系统和方法。该系统包括被配置为接收和发送信号的一组接口和数据链路，其中，信号包括训练数据、验证数据和测试数据的数据集，其中，信号包括多维信号形式的一组随机变量因子，其中，随机变量因子的一部分与要识别的任务标签以及滋扰变化相关联。该系统还包括一组存储体，以存储一组可重构深度神经网络(DNN)块、超参数、可训练变量、中间神经元信号和临时计算值，临时计算值包括前向传递信号和后向传递梯度。该系统还包括至少一个处理器，至少一个处理器与接口和存储体相连接，被配置为将信号和数据集提交到可重构DNN块中，其中，该至少一个处理器被配置为探索预处理方法和后处理方法、正则化模块的超参数，以使得可重构DNN块实现滋扰鲁棒的贝叶斯推理，从而可在具有域转移的情况下迁移到新数据集。
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公开(公告)号：CN118103853A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202280067289.1
申请日：2022-07-11
申请人： 三菱电机株式会社
摘要： 本公开的实施方式公开了一种用于对生成通用对抗扰动的神经网络进行训练的方法和系统。该方法包括收集多个数据样本。所述多个数据样本中的各个数据样本皆通过有限标签集中的标签来标识。该方法包括训练概率神经网络，以用于通过使以多个受扰数据样本为条件的多个数据样本的有限标签集的条件熵最大化，来将多个数据样本变换成对应的多个受扰数据样本，所述多个受扰数据样本相对于所述多个数据样本具有有界偏差概率。条件熵是未知的。概率神经网络基于对标签的未知条件熵的梯度的迭代估计来训练。该方法还包括基于经训练的概率神经网络来生成通用对抗扰动。
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公开(公告)号：CN115769228A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202180045543.3
申请日：2021-02-26
申请人： 三菱电机株式会社
摘要： 提供了一种用于自动构造人工神经网络架构的系统。该系统包括接口和数据链路的集合，其被配置为接收和发送信号，其中，所述信号包括训练数据、验证数据和测试数据的数据集，其中，所述信号包括多维信号X中的随机数因子集合，其中，部分随机数因子与标识的任务标签Y和滋扰变化S关联。该系统还包括存储体集合以存储可重配置深度神经网络(DNN)块集合、超参数、可训练变量、中间神经元信号以及包括前向传递信号和后向传递梯度的临时计算值。该系统还包括至少一个处理器，结合接口和存储体，其被配置为向可重配置DNN块提交信号和数据集，其中，所述至少一个处理器被配置为使用贝叶斯球算法执行贝叶斯图探索以重新配置DNN块，使得通过修改存储体中的超参数来修剪冗余链路以紧凑。该系统实现在半监督设置中能够迁移到新数据集的滋扰鲁棒变分贝叶斯推理。
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公开(公告)号：CN110235374A
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201780085131.6
申请日：2017-12-26
申请人： 三菱电机株式会社
IPC分类号： H03M13/13 , H03M13/35 , H03M13/29 , H03M13/45 , H03M13/37 , H03M13/27 , H03M13/25 , H03M13/09
摘要： 本发明涉及用于通过通信信道发送经编码的码字的发送器，包括：源，其接受源数据；非正则极化编码器，其由处理器操作以用至少一个极化码对源数据编码，以产生经编码的码字；调制器，其调制经编码的码字；以及前端，其通过通信信道发送经调制且经编码的码字。极化码由一组正则参数指定，包括限定码字中的数据位的数量的参数、限定指定经编码的码字中的冻结位的位置的数据索引集的参数、和限定经编码的码字中的奇偶位的数量的参数中的一个或组合。极化码还由一组非正则参数指定，包括限定极化码的至少一个正则参数的值的非正则性的参数、限定经编码的位的置换的非正则性的参数、限定极化码中的极化核的非正则性的参数、和限定在极化编码的不同阶段的停用异或运算的选择中的非正则性的参数中的一个或组合，并且其中，非正则极化编码器使用极化码的正则参数和非正则参数对码字编码。一些实施方式基于信道估计器确定的通信信道的参数选择极化码的非正则和/或正则参数的值的组合。包括将非正则极化编码应用于造成位发送非均匀可靠性的高阶调制、频率选择性衰落。
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公开(公告)号：CN115176184A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202180017111.1
申请日：2021-01-13
申请人： 三菱电机株式会社
摘要： 一种用于分配光束的光子器件包括：输入端口，其被配置成接收具有输入功率的输入光束；功率分配器，其包括被设置在具有第一折射率的引导材料的第一区域和第二区域中的扰动节段，各个节段皆具有第二折射率，其中，第一区域被配置成将输入光束分配成第一光束和第二光束，其中，第二区域被配置成分离地引导第一光束和第二光束，其中，第一折射率大于第二折射率；以及输出端口，其包括连接所述功率分配器的第一输出端口和第二输出端口，第一输出端口和第二输出端口分别接收和发送第一光束和第二光束。
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公开(公告)号：CN117882021A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202280058088.5
申请日：2022-05-19
申请人： 三菱电机株式会社
IPC分类号： G05B23/02
摘要： 提供了一种计算机实现的基于预处理时延自动编码器的异常检测方法，用于检测布置在工厂自动化(FA)系统或制造生产线中的机器的异常状态。该方法包括：经由接口从机器获取源信号；通过对所获取的源信号的值范围进行归一化来针对所获取的源信号执行数据预处理过程；以及对所获取的源信号中的不期望特征进行滤波；基于时延窗口针对预处理源信号执行时延数据重整过程，以生成预处理时延数据；将预处理时延测试数据提交给预处理时延自动编码器(Prep‑TDAE)神经网络，其中，预处理时延测试数据是在机器运行时在线收集的，其中，Prep‑TDAE神经网络已经通过使用预处理时延训练数据被预训练；通过计算预处理时延测试数据的异常分数来检测是否遇到关于机器的异常状态；以及当检测到异常状态时确定关于每个机器的异常状态的异常发生时间、持续时间和严重性。
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公开(公告)号：CN116964945A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202180093931.9
申请日：2021-11-30
申请人： 三菱电机株式会社
IPC分类号： H03M13/13
摘要： 数据通信和存储系统需要误差控制技术才能成功无故障地传递。极化编码已经被用作这种误差控制技术的最先进前向纠错码。然而，基于连续消除的传统解码具有性能差和完成延迟长的缺点。由于极化码的因子图具有许多短循环，因此可并行信念传播解码也不能很好地执行。本发明的方法和系统提供了一种通过引入极化编码族的原模图提升展开来解决这些问题的方法，从而实现了高度并行化解码，以在不增加计算复杂度和延迟的情况下实现高编码增益和高吞吐量。本发明通过经由冻结位分配和置换的爬山优化来消除短循环，使得迭代消息传递能够正常工作。
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公开(公告)号：CN113272763A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN201980076794.0
申请日：2019-06-18
申请人： 三菱电机株式会社
摘要： 用于将用户的大脑活动与预定生理反应、用户意图的预定分类或控制的预定精神状态相关，以用于致动控制动作的脑机接口(BCI)系统的装置、系统和方法。该BCI系统包括输入接口以接收指示用户的大脑的活动的大脑信号。编码器对所接收的大脑信号进行编码以生成大脑的活动区域之间的相关性的稀疏关联性图。其中，该稀疏关联性图指定比大脑的各种活动区域之间的非零相关性更多的零相关性。分类器将稀疏关联性图分类为用户所预期的预期预定生理反应。控制器将用于根据预期预定生理反应致动控制动作的控制信号通信给装置。
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公开(公告)号：CN118843870A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202280093430.5
申请日：2022-12-15
申请人： 三菱电机株式会社
IPC分类号： G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/094 , G06N3/088
摘要： 本公开的实施方式公开了一种用于训练神经网络以改进对抗鲁棒性的方法和系统。该方法包括以下步骤：收集包括干净数据样本和对抗数据样本的多个数据样本。神经网络的训练包括训练概率编码器将多个数据样本编码为隐空间表示上的概率分布。另外，神经网络的训练包括训练分类器对隐空间表示的实例进行分类以生成分类结果。另外，该方法包括以下步骤：使用干净数据样本训练神经网络的第一实例的共享参数并且使用对抗数据样本训练神经网络的第二实例的共享参数。此外，该方法包括以下步骤：输出神经网络的第一实例和神经网络的第二实例的共享参数。
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公开(公告)号：CN115176184B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202180017111.1
申请日：2021-01-13
申请人： 三菱电机株式会社
摘要： 一种用于分配光束的光子器件包括：输入端口，其被配置成接收具有输入功率的输入光束；功率分配器，其包括被设置在具有第一折射率的引导材料的第一区域和第二区域中的扰动节段，各个节段皆具有第二折射率，其中，第一区域被配置成将输入光束分配成第一光束和第二光束，其中，第二区域被配置成分离地引导第一光束和第二光束，其中，第一折射率大于第二折射率；以及输出端口，其包括连接所述功率分配器的第一输出端口和第二输出端口，第一输出端口和第二输出端口分别接收和发送第一光束和第二光束。
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