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申请/专利权人：东北电力大学
摘要：本发明公开了一种基于突触重塑模型的情景记忆网络设计方法，涉及人工智能和神经网络技术领域。本发明包括以下步骤：设计情景特征编码器作为内部记忆单元并使用突触重塑参数重要性矩阵来更新内部记忆单元参数；从待分类样本中提取图像数据的视觉特征和语义特征；对提取的特征进行竞争，选取权重大的特征进行稀疏编码，形成情景特征矩阵。本申请通过内部记忆单元和外部记忆单元的记忆设计使得模型具备终身学习的能力。内部记忆单元负责短期和动态信息处理，确保模型对当前情景记忆的快速响应和理解；外部记忆单元则提供长期存储和回忆功能，使得模型能够在不同任务和情景中保持连贯的知识积累和应用能力。
主权项：1.一种基于突触重塑模型的情景记忆网络设计方法，其特征在于，包括以下步骤：设计情景特征编码器作为内部记忆单元并使用突触重塑参数重要性矩阵来更新内部记忆单元参数；从待分类样本中提取图像数据的视觉特征和语义特征；对提取的特征进行竞争，选取权重大的特征进行稀疏编码，形成情景特征矩阵将注意力集中在能标志情景特征的图像子集上，从图像中提取出情景特征矩阵中的检索信息；注意力机制使用门函数对候选类别样本ft进行处理，得到情景特征并通过多特征计算情景注意力权重，根据得到的情景注意力权重计算得到上下文向量；通过上下文向量ct和前一时刻的情景记忆向量mt-1来更新情景记忆mt，并将最终记忆mj传送到外部记忆单元中；设计基于键-值存储机制为外部记忆单元，提取视觉特征和语义特征之间的关系，形成键-值对，使用软注意力机制进行键寻址和隐状态更新；将分类结果与上下文信息结合，更新外部记忆单元的存储值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北电力大学 基于突触重塑模型的情景记忆网络设计方法
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