Improving Autoencoder Training with novel Goal Functions based on Multivariable Control Concepts

Rafael H. Martello; Lucas Ranzan; Marcelo Farenzena; Jorge O. Trierweiler

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Improving Autoencoder Training with novel Goal Functions based on Multivariable Control Concepts

机译：基于多变量控制概念的新型目标功能改善了自动化器训练

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Autoencoders are becoming more representative in all fields of knowledge, due to their ability to classify, compress, and identify data patterns. This study objective was to propose entirely new objective functions using multivariable process control concepts as the gain matrix and Relative Gain Array to improve the quality of prediction and classification of an autoencoder. The advantages of the proposed approach are illustrated through a pulp-and-paper industry. The new function results show an improvement in the detection, leading to savings of up to 22 to 38 thousand dollars per month compared to a model using only MSE.

机译：由于它们能够进行分类，压缩和识别数据模式，AutoEncoders正在成为所有知识领域的代表性。本研究目标是使用多变量过程控制概念作为增益矩阵和相对增益阵列提出全新的客观函数，以提高自动化器的预测质量和分类。所提出的方法的优点是通过纸浆和造纸工业说明。新功能结果显示了检测的改进，导致每月节省高达22至38,000美元，而仅使用MSE的型号。

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《IFAC PapersOnLine》 |2021年第3期|共6页
作者
Rafael H. Martello; Lucas Ranzan; Marcelo Farenzena; Jorge O. Trierweiler;
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ClassifierNeural-network modelsPaper industryPredictive controlOptimization problems;

机译：分类网络模特纸张IndustyPredictive ControlOptimization问题;

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