公开(公告)号：CN118471207A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410607332.X

申请日：2024-05-16

Applicant: 西南大学

Inventor： 王丽丹 ,  程乾 ,  陈涛 ,  唐兴明 ,  段书凯

IPC: G10L15/16 ,  G10L15/02 ,  G10L15/06 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/049 ,  G06N3/065 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于忆阻自突触和时空协同注意力机制的语音识别方法，其特征在于，包括以下步骤：语音采集模块采集语音数据；数据转换模块将语音数据转化为事件流数据；时空协同注意力模块对事件流数据进行时间维度和空间维度的特征提取操作，得到时空特征数据；神经元隐藏层对时空特征数据进行时空特性提取操作，得到隐藏数据；读出层对隐藏数据进行分类识别操作，输出语音识别结果。效果：通过将时空协同注意力模块集成到脉冲神经网络中，使得脉冲神经网络能够更高效地学习事件流数据的时空特征，从而增强脉冲神经网络了的时空信息表示能力；采用离散忆阻器作为脉冲神经元的自突触，用于适应性调节神经元的膜电位，进一步增强了脉冲神经元的动力学机制。

公开(公告)号：CN118569318A

公开(公告)日：2024-08-30

申请号：CN202410589304.X

申请日：2024-05-13

Applicant: 西南大学

Inventor： 王丽丹 ,  唐兴明 ,  陈涛 ,  程乾 ,  段书凯

IPC: G06N3/0464 ,  G06N3/049 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/09 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种GACM‑SNN系统及其图片识别训练方法，GACM‑SNN系统，包括SNN系统，所述SNN系统设置有编码层、脉冲卷积层、全连接层，所述编码层由直接编码模块和门控注意模块GACM组成。有益效果：在SNN中引入门控注意模块GACM，该门控注意模块GACM能够调整在不同时刻和空间位置的注意力分配，增强SNN理解时间数据的能力和减少SNN编码层的量化误差和信息损失，提高编码信息的保真度，有效改进在静态和神经形态数据集上对SNN的训练，更好地表示和理解复杂的时空信息，解决直接编码的局限性，并提高SNN的信息处理能力。