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以時間卷積網路結合特徵工程分析牙科手機轉子筒夾之健康狀態

為了解決python人工智慧應用的問題，作者陳柏辰 這樣論述：

隨著科技進步與工業技術的大躍進，高科技與工業技術涵蓋之機械精密度與系統的完整性日益漸增。為滿足設備元件於操作的可靠性與顧及工作人員的安全，需要對元件進行完整的監控，以提升安全性與降低維護成本。本研究將建立牙科手機的健康狀態診斷模型，以加速規擷取振動訊號，透過特徵工程的方式，取得三軸振動訊號中重要的特徵，以建立診斷系統的數據集，再透過深度學習中具有空洞因果卷積與殘差連接的時間卷積網路(Temporal Convolution Network)作為診斷分類模型之核心。研究顯示TCN於切削前三軸空轉訊號的訓練準確率為74.51%、95.99%、88.88%，較LSTM (68.97%、86.29%

、68.08%)與1DCNN(73.47%、92.03%、81.72%)表現優異，若以切削後X軸空轉訊號準確率上，以1DCNN的80.09%較佳，其餘仍以TCN在Y與Z軸的結果90.01%、90.82%最佳。測試準確率的部分，TCN於切削前三軸空轉訊號的準確率為70.78%、94.83%、87.94%，優於LSTM (69.00%、86.11%、68.28%)與1DCNN(70.44%、91.50%、79.28%)，若以切削後X軸空轉訊號準確率上，以1DCNN的77.61%較佳，其餘仍以TCN在Y與Z軸的結果89.00%、85.28%最佳。本研究以建立人工智慧的學習方式，即時偵測與診斷牙科手機

當前之使用狀態，可避免牙醫師使用異常的牙科器械，進而造成病患的不適與添上心理陰影。

帶有記憶層級的長短記憶神經網路

為了解決python人工智慧應用的問題，作者楊旻戰 這樣論述：

循環神經網路(Recurrent neural network)是人工智慧神經網路領域中處理時序相關的資料常見的一種模型，但此模型有著權重(Weights)梯度爆炸或梯度消失問題，為此加入「閥」(Gate)這個機制去決定資料的保留與刪除的長短期記憶模型(Long short-term memory)可以有效的去解決這個問題。長短期記憶模型(Long short-term memory)利用閥的機制，有效的抑制權重指數爆炸或梯度消失問題，在LSTM模型內部的組件我們可以大致觀察到它將資訊分成長期記憶(C)及短期記憶(H)，在此架構下，容易造成因為資料集的特性而使LSTM模型之效能有所差異，為此

我們加入 Layered Memory(M)，期望使輸入資料能有更細微的保留與傳遞。本論文使用Python與Tensorflow，建構基於長短期記憶模型(Long short-term memory)加入層式記憶之模擬模型，再以此探討此機制對於模型之效益，在延伸討論此機制在模型內部之連接方式能有效應用細分過後的資料並加以利用，同時與現行的長短期記憶模型進行結果比較。