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申请/专利权人：中国人民解放军空军工程大学
摘要：本发明公开一种基于Spiking‑DenseNet的图片描述方法。该方法提出一种脉冲图片描述模型SD‑LSTM，该模型采用了图片描述领域传统的编码器‑解码器架构。首先设计了一种具有多级可学习静息电位的新型脉冲神经元LMLP。编码器部分提出了一种创新的基于LMLP的Spiking‑DenseNet结构来提取图片特征。解码器采用LSTM生成图片描述。DenseNet与大多数典型的CNN模型相比网络更窄，参数更少，具有非常好的抗过拟合性能且泛化性能更强。Spiking‑DenseNet在继承DenseNet优点的基础上具有更好的生物解释性和更低的能耗。
主权项：1.一种基于Spiking-DenseNet的图片描述方法，其特征在于，包括以下步骤：1设计一种脉冲神经元LMLP，每个LMLP单元都具有可学习的静息电位值；2基于LMLP对DenseNet进行脉冲改造得到Spiking-DenseNet；3构建Spiking_DenseNet-LSTM模型；4获取图片描述领域的数据集，用于训练Spiking_DenseNet-LSTM模型；所述训练好的Spiking_DenseNet-LSTM模型用于输出图片描述。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军空军工程大学 一种基于Spiking-DenseNet的图片描述方法
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