[发明专利]一种基于脉冲神经网络的自学习、小样本学习和迁移学习的方法与系统有效
| 申请号： | 202011246987.7 | 申请日： | 2020-11-10 |
| 公开（公告）号： | CN112288078B | 公开（公告）日： | 2023-05-26 |
| 发明（设计）人： | 杨旭;雷云霖;蔡建;林侠侣;宦紫仪;王淼 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06N3/049 | 分类号： | G06N3/049;G06N3/096;G06N3/0442 |
| 代理公司： | 西安智大知识产权代理事务所 61215 | 代理人： | 段俊涛 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种基于脉冲神经网络的自学习、小样本学习和迁移学习的方法，构建记忆网络、认知网络和知识归纳与迁移网络三个模块，通过模块之间协同合作实现自学习、小样本学习和迁移学习。小样本输入数据经过认知网络模块处理之后由记忆网络模块实现记忆生成，随后知识归纳与迁移网络模块发起记忆提取请求，记忆网络模块收到记忆提取请求后，提取记忆、重组并回放到认知网络模块；认知网络模块完成自学习过程，并通过不断持续该过程最终实现小样本学习，知识归纳与迁移网络模块不断更新当前任务所需知识，实现迁移学习。本发明实现了自学习、小样本学习和迁移学习，突破了神经网络学习需要大量标注样本、鲁棒性和适应性差、可解释性不足、能效比低等局限。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 脉冲 神经网络 自学习 样本 学习 迁移 方法 系统 | ||
【主权项】：
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