一种基于忆阻模块阵列的图像标题生成方法
授权
摘要
本发明公开了一种基于忆阻模块阵列的图像标题生成方法，涉及人工智能技术领域。该方法基于忆阻器的阻值可塑性，设计忆阻模块构成忆阻阵列，搭载多层卷积网络模型VGG‑16，并将其与片外LSTM连接，实现图像标题生成。该方法搭载卷积网络解决了普通忆阻阵列的权值不连续问题，可以实现高精度的图像特征识别，同时，采用硬件实现神经网络，大幅度降低了神经网络的处理时间和能耗，效率高。本发明提出的忆阻模块阵列，为大规模神经网络提供了一种硬件解决方案的思路，使得大规模神经网络系统可以高速、低能耗地解决现实问题。
基本信息
专利标题 ：
一种基于忆阻模块阵列的图像标题生成方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111695678A
申请号 ：
CN202010493422.2
公开（公告）日 ：
2020-09-22
申请日 ：
2020-06-01
授权号 ：
CN111695678B
授权日 ：
2022-05-03
发明人 ：
于永斌唐倩杨岱锦彭辰辉陆瑞军戚敏惠邓权芯买峰汤亦凡梁守一
申请人 ：
电子科技大学
申请人地址 ：
四川省成都市高新区（西区）西源大道2006号
代理机构 ：
电子科技大学专利中心
代理人 ：
周刘英
优先权 ：
CN202010493422.2
主分类号 ：
G06N3/04
IPC分类号 ：
G06N3/04 G06N3/063 G06K9/62 G06K9/00
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/04
体系结构，例如，互连拓扑
法律状态
2022-05-03 ：
授权
2020-10-20 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 3/04
申请日 : 20200601
申请日 : 20200601
2020-09-22 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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