公开(公告)号：CN119227752A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202411192390.7

申请日：2024-08-28

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 张铁林 ,  贾顺程 ,  刘洪星 ,  刘成浩 ,  徐波

IPC: G06N3/049 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/06 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供一种嵌入生物网络元结构的多模态脉冲信号识别方法及装置，其中，上述方法包括：获取与待识别多模态信号对应的脉冲序列，其中，脉冲序列包括语音部分与图像部分；将脉冲序列输入至多模态识别模型，得到待识别多模态信号对应的识别结果，其中，将语音部分输入至多模态识别模型的语音输入通道，将图像部分输入至多模态识别模型的图像输入通道；通过多模态识别模型的整合层对语音部分与图像部分进行维度统一与整合，得到整合信号；通过多模态识别模型的隐藏层的生物网络元结构对整合信号进行识别，得到与待识别多模态信号对应的识别结果；通过多模态识别模型的输出层输出识别结果；通过本发明能够提高多模态信号识别的准确率与鲁棒性。

公开(公告)号：CN119378599A

公开(公告)日：2025-01-28

申请号：CN202411198609.4

申请日：2024-08-29

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 张铁林 ,  赵烜乐 ,  刘洪星 ,  刘成浩 ,  徐波

IPC: G06N3/044 ,  G06N3/063

Abstract: 本发明提供一种基于神经网络的类脑信息瞬态传递方法以及装置，其中，上述方法包括：获取不同类别的输入数据，以及与输入数据对应的测试数据；通过信息瞬态传递模型基于输入数据，模拟编码信息在大脑中瞬态传递的过程，得到神经元动态发放的固定传递路径；在预设的目标时间之后，将测试数据输入至信息瞬态传递模型并通过固定传递路径，得到信息瞬态传递模型输出的匹配结果；其中，信息瞬态传递模型是基于循环神经网络构建的，信息瞬态传递模型的隐藏层中任一神经元的输出是基于目标时刻其他神经元的输出确定的，目标时刻是基于外部输入与任一神经元的抑制强度确定的；通过本发明能够提高神经网络的可解释性和生物合理性。

公开(公告)号：CN119339282A

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202411213211.3

申请日：2024-08-30

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 王庆宇 ,  刘成浩 ,  蔡新元 ,  张铁林 ,  徐波

IPC: G06V20/40 ,  G06N3/045 ,  G06N3/049

Abstract: 本发明提供一种基于脉冲Transformer网络的视觉信息识别方法，方法包括：获取待识别视觉信息的脉冲序列；基于脉冲Transformer网络，构建视觉信息识别模型；其中，采用傅里叶基函数或小波基函数中的一种或多种基函数，构建先验知识嵌入层；采用先验知识嵌入层替换所述脉冲Transformer网络中的注意力模块；将所述脉冲序列输入所述视觉信息识别模型中，得到所述待识别视觉信息的识别结果。本发明通过采用上述方法，解决相关技术中由于脉冲神经网络对于实数值的离散脉冲编码方式，导致使用脉冲Transformer网络的进行视觉信息识别时的准确率较低的问题。