MODULAR AUTOENCODER MODEL FOR MANUFACTURING PROCESS PARAMETER ESTIMATION

A modular autoencoder model is described. The modular autoencoder model comprises input models configured to process one or more inputs to a first level of dimensionality suitable for combination with other inputs; a common model configured to: reduce a dimensionality of combined processed inputs to generate low dimensional data in a latent space; and expand the low dimensional data in the latent space into one or more expanded versions of the one or more inputs suitable for generating one or more different outputs; output models configured to use the one or more expanded versions of the one or more inputs to generate the one or more different outputs, the one or more different outputs being approximations of the one or more inputs; and a prediction model configured to estimate one or more parameters based on the low dimensional data in the latent space. L'invention concerne un modèle d'autocodeur modulaire. Le modèle d'autocodeur modulaire comprend des modèles d'entrée conçus pour traiter une ou plusieurs entrées à un premier niveau de dimensionnalité approprié pour une combinaison avec d'autres entrées ; un modèle commun configuré pour : réduire une dimensionnalité d'entrées traitées combinées pour générer des données de faible dimension dans un espace latent ; et étendre les données à faible dimension dans l'espace latent en une ou plusieurs versions étendues de la ou des entrées appropriées pour générer une ou plusieurs sorties différentes ; délivrer en sortie des modèles configurés pour utiliser la ou les versions étendues de la ou des entrées pour générer la ou les sorties différentes, la ou les sorties différentes étant des approximations de la ou des entrées ; et un modèle de prédiction configuré pour estimer un ou plusieurs paramètres sur la base des données de faible dimension dans l'espace latent.