[发明专利]用于基于类脑无监督学习的多模态分类的方法及系统在审
| 申请号： | 202180019915.5 | 申请日： | 2021-03-02 |
| 公开（公告）号： | CN115349127A | 公开（公告）日： | 2022-11-15 |
| 发明（设计）人： | 莱耶斯·卡塞夫;贝努瓦·米拉蒙德;劳伦特·罗德里格斯 | 申请（专利权）人： | 法国国家科学研究中心;蔚蓝海岸大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06N3/063;G06N7/00 |
| 代理公司： | 北京弘权知识产权代理有限公司 11363 | 代理人： | 许伟群;李少丹 |
| 地址： | 法国*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种用于利用类脑无监督学习的多模态数据分类的计算机实现的方法、以及一种用于实现该方法的神经形态计算硬件结构。在优选实施例中，所述方法包括以下步骤：基于多模态训练数据集、利用无监督学习训练多个人工神经网络(ANN)中的每一个；基于所述多模态训练数据集、利用无监督学习训练ANN之间的多模态关联，以生成共激活的最佳匹配单元(BMU)之间的多个双向横向连接；利用发散算法标记至少两个ANN中的每一个的神经元；以及利用收敛算法选择全局BMU。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 基于 类脑无 监督 学习 多模态 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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