公开(公告)号：CN116977821A

公开(公告)日：2023-10-31

申请号：CN202310921275.8

申请日：2023-07-25

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 杨旭 ,  雷云霖 ,  尤鑫洋 ,  路秉鑫 ,  陈耀宇 ,  李明锐

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06N3/049 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/082 ,  G06N3/09

Abstract: 一种基于类脑学习算法的图片识别方法，使用结合频率诱导的类脑学习算法训练图片编码器，然后使用训练好的图片编码器将图片转化成脉冲序列，再使用类脑监督学习算法训练识别层，识别层输出为识别结果。训练过程分为三步，第一步建立输入层，对输入图片进行初步处理，并转换成初始脉冲序列；第二步建立基于具有频率诱导的启发式机制的脉冲神经元的图片编码器，使用结合基于赫布规则的类脑算法进行训练；第三步建立图片识别器，使用基于非对称STDP的类脑监督学习算法进行训练。训练结束后，在应用过程输入需要识别的图片，识别层的输出即为识别结果。

公开(公告)号：CN115908896A

公开(公告)日：2023-04-04

申请号：CN202211337231.2

申请日：2022-10-28

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 杨旭 ,  李煜东 ,  雷云霖 ,  陈耀宇

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/049 ,  G06N3/08

Abstract: 基于带自注意力机制脉冲神经网络的图片识别系统，包括：编码模块、注意力模块、解码模块。编码模块由卷积编码层和位置编码构成，接收输入图片序列生成包含输入图片序列特征信息的脉冲序列。注意力模块由多层自注意力块组成，接收脉冲序列序列，分别经过时间和空间自注意力操作的处理，输出时空特征更丰富的脉冲序列。解码模块接收脉冲序列，通过序列池化压缩提取到最终的特征向量并送入分类头，得到图片识别结果。本发明构建了一种新型的基于脉冲神经网络用于图片识别的架构，并在图片识别任务上达到了在脉冲神经网络中截至目前业界最先进的效果。