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发明公开
一种基于多智能体强化学习的振荡神经网络突触参数优化方法审中-实审

公开(公告)号：CN118587558A

公开(公告)日：2024-09-03

申请号：CN202410693931.8

申请日：2024-05-31

Applicant: 北京航空航天大学

Inventor： 石荣晔 , 廖书昊 , 吴文峻

IPC: G06V10/82 , G06N3/092 , G06N7/01 , G06N3/08 , G06N3/063

Abstract: 本发明公开了一种基于多智能体强化学习的振荡神经网络突触参数优化方法、设备及介质，方法包括：确定数字图像对应的存储模式，并作为学习任务；基于课程学习对学习任务进行拆分；基于拆分的数字图像识别任务集合，建立多智能体强化学习仿真环境；对多智能体强化学习进行训练，获得最优奖励的振荡神经网络突触权重；识别和存储所有预定的数字图像。在数字图像识别领域，这种方法使得单个网络能够识别更多的数字图像，并且增强了对复杂变化环境的动态适应性，显著提高了识别精度和处理效率。

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