[发明专利]基于皮层丘脑计算模型的图像分类方法有效
| 申请号： | 201711332985.8 | 申请日： | 2017-12-13 |
| 公开（公告）号： | CN108304856B | 公开（公告）日： | 2020-02-28 |
| 发明（设计）人： | 赵东城;曾毅;孔庆群 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京瀚仁知识产权代理事务所(普通合伙) 11482 | 代理人： | 郭文浩;陈晓鹏 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： |
本发明涉及类脑智能和人工智能领域，具体涉及一种基于皮层丘脑计算模型的图像分类方法。旨在解决传统人工神经网络中浪费训练数据和训练神经网络过程中所需计算量较大的问题。本发明基于轮廓先验神经网络N |
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| 搜索关键词： | 基于 皮层 丘脑 计算 模型 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于皮层丘脑计算模型的图像分类方法，其特征在于，包括：基于轮廓先验神经网络N1、融合丘脑调控作用的神经网络N2，分别对输入图像进行分类标记的预测，并按照预设的权值对两个预测结果进行融合得到所述输入图像的分类；其中，所述基于轮廓先验神经网络N1为通过轮廓先验知识训练集训练后的全连接神经网络；所述融合丘脑调控作用的神经网络N2为通过轮廓先验知识训练集、以及所述基于轮廓先验神经网络N1对所述轮廓先验知识训练集的分类结果训练和基于微分‑赫布学习法则训练后的全连接神经网络。
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