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摘 要:一种改进的脉冲深度神经网络的图像分类方法,采用了DOG层和简化脉冲耦合神经网络对图像进行预处理,灰度图像经过DOG层生成对比度图,简化的脉冲耦合神经网络通过参数自适应的方法处理DOG层生成的对比度图,根据生成的对比度图像具体内容的不同,按照像素值越大,点火时间越早的原则,生成不同通道数的脉冲图像,即时间序列脉冲图。改进的脉冲深度神经网络采用STDP无监督算法训练网络。用STDP权重修改机制更新卷积层的权重矩阵,直至达到当前卷积层的最大迭代次数,进入下一个卷积层重复训练过程,得到训练好的脉冲深度神经网络。本发明具有更贴近生物特性,且方法简单、有效等优点,适用于手写数字、人脸和其他物体等图像识别。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201810846910.X | 专利名称: | 改进的脉冲深度神经网络的图像分类方法 |
申请日: | 2018-07-27 | 申请/专利权人 | 陕西师范大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 陕西省西安市长安南路199号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V40/16搜分类 网络传输 深度神经网络 改 港口搜索 |
公开/公告日: | 2022-05-27 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN108985252B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |