深度学习生成模型
公开
摘要
本公开特别涉及一种用于训练深度学习生成模型的计算机实现方法，该模型被配置为输出均表示机械零件或机械零件组装件的3D建模对象。该方法包括提供3D建模对象的数据集并基于该数据集训练深度学习生成模型。训练包括最小化损失。损失包括一项，该项针对每个输出的相应3D建模对象，惩罚相应3D建模对象的一个或多个功能分数。每个功能分数衡量机械零件或机械零件组装件对于一个或多个功能描述符之中的相应功能描述符的不尊重程度。这形成了关于输出3D建模对象的改进解决方案，每个3D建模对象都代表机械零件或机械零件组装件。
基本信息
专利标题 ：
深度学习生成模型
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114611223A
申请号 ：
CN202111119857.1
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2021-09-24
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
M·梅兹格汉尼M·奥夫斯贾尼科夫M·布尔克纳福德
申请人 ：
达索系统公司;巴黎综合理工学院;国立科学研究中心
申请人地址 ：
法国韦利济－维拉库布莱
代理机构 ：
永新专利商标代理有限公司
代理人 ：
刘文灿
优先权 ：
CN202111119857.1
主分类号 ：
G06F30/17
IPC分类号 ：
G06F30/17 G06F30/27 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/17
机械参量或变量的设计
法律状态
2022-06-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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