张铁林
- 作品数：20 被引量：19H指数：1
- 供职机构：中国科学院自动化研究所更多>>
- 发文基金：中国科学院战略性先导科技专项国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 语音识别方法、装置、电子设备及存储介质
- 本发明提供一种语音识别方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：获取待识别语音对应的脉冲序列；将脉冲序列输入至语音识别模型，得到待识别语音对应的语音识别结果；语音识别模型是基于循环脉冲神经网络构建的，语音识别模型隐藏...
- 张铁林刘洪星徐波
- 文献传递
- 基于膜电位调控脉冲神经网络的图像分类方法、系统
- 本发明属于计算神经科学及图像分类技术领域，具体涉及了一种基于膜电位调控脉冲神经网络的图像分类方法、系统，旨在解决现有图像分类采用的人工神经网络小样本学习效果差、容易发生过拟合、迁移能力有限、容易出现灾难性遗忘的问题。本发...
- 张铁林曾毅史梦婷赵东城
- 文献传递
- 基于脑发育机制的自适应神经网络模型的构建方法及系统
- 本发明涉及一种基于脑发育机制的自适应神经网络模型的构建方法及系统，所述构建方法包括：对全连接的三层人工神经网络初始化；根据所述人工神经网络的神经元的个数及连接权重，对神经元剪枝，获得剪枝网络；采用反方向传播算法重训练剪枝...
- 赵菲菲张铁林曾毅
- 文献传递
- 基于语义网本体数据的集成方法
- 本发明提供的基于语义网本体数据的集成方法，包括：获取数据信息，并对所述数据信息进行处理得到本体格式的数据信息；将所述本体格式的数据信息通过渐进式消歧算法进行数据整合得到不同数据源的相同实体之间的链接关系；通过自动化挖掘获...
- 曾毅王东升张铁林
- 文献传递
- 类脑多模态融合方法及装置
- 本发明涉及人工智能技术领域，具体提供了一种类脑多模态融合方法及装置，旨在解决如何提高多模态融合方法识别准确性的技术问题。为此目的，本发明中的类脑多模态融合方法包括下述步骤：依据图像信息获取目标物体所属预设第一类别的置信度...
- 孔庆群张铁林鲁恩萌曾毅
- 脉冲神经网络研究现状及展望被引量：18
- 2021年
- 脉冲神经网络(Spiking Neural Network,SNN)包含具有时序动力学特性的神经元节点、稳态-可塑性平衡的突触结构、功能特异性的网络环路等,高度借鉴了生物启发的局部非监督(如脉冲时序依赖可塑性、短时突触可塑性、局部稳态调节等)、全局弱监督(如多巴胺奖赏学习、基于能量的函数优化等)的生物优化方法,因此具有强大的时空信息表征、异步事件信息处理、网络自组织学习等能力.SNN的研究属于交叉学科,将深入融合脑科学和计算机科学,因此对其研究也可以主要分为两大类:一类是以更好地理解生物系统为最终目的;另一类是以追求卓越计算性能为优化目标.本文首先对当前这两大类SNN的研究进展、研究特点等进行分析,重点介绍基于Spike的多类异步信息编码、基于Motif分布的多亚型复杂网络结构、多层时钟网络自组织计算、神经形态计算芯片的软硬结合等.同时,介绍一种融合生物多尺度、多类型神经可塑性的高效SNN优化策略,使得SNN中的信度分配可以从宏观尺度有效覆盖到微观尺度,如全部的网络输出、网络隐层状态、局部的各个神经节点等,并部分解答生物系统是如何通过局部参数的调优而实现全局网络优化的问题.这将不仅为现有人工智能模型提高其认知能力指明一种可能的生物类优化方向,还为反向促进生命科学中生物神经网络的可塑性研究新发现提供启发.本文认为,脉冲神经网络的发展目标不是构建人工神经网络的生物版本替代品,而是通过突破生物启发的多尺度可塑性优化理论,去粗取精,最终实现具有生物认知计算特色的新一代高效脉冲神经网络模型,使其有望获得更快的学习速度、更小的能量消耗、更强的适应性和更好的可解释性等.
- 张铁林徐波
- 关键词：脉冲神经网络
- 生物结构启发基本网络算子助力类脑智能研究
- 2022年
- 类脑智能研究深入交叉脑科学和人工智能,旨在从脑科学中汲取结构、功能、机制等方面的灵感,用以启发人工智能软硬件研究。本文聚焦生物结构,重点总结神经侧向交互、生物彩票网络假设、Mot件架构的结构设计中。未来,随着多尺度和多类型生物网络组图谱的绘制,越来越多生物结构启发的网络基本算子可以被抽提出来并持续推动类脑智能的创新发展。
- 张笃振程翔王岩松张新贺张铁林杜久林徐波
- 关键词：生物结构人工神经网络
- 基于生物自组织反向传播的神经网络训练方法及装置
- 本发明提供一种基于生物自组织反向传播的神经网络训练方法及装置，训练方法包括：获取训练样本；将其输入神经网络，数据处理后输出；通过误差反向传播方法或时序依赖可塑性方法获得输出层神经元的第一优化权重参数；通过由隐层至输入层神...
- 张铁林刘洪星徐波
- 文献传递
- 基于类脑语义层次时序记忆推理模型的问答方法、系统
- 本发明属于认知神经科学领域，具体涉及一种基于类脑语义层次时序记忆推理模型的问答方法、系统，旨在解决文本生成、自动问答等自然语言理解任务的小样本学习问题。本发明方法包括：获取问题文本和回答文本并输入；对文本时序池化得到词向...
- 王寓巍张铁林曾毅
- 文献传递
- 基于生物神经网络的智能机器人控制方法、系统、装置
- 本发明属于计算神经科学及智能机器人领域，具体涉及了一种基于生物神经网络的智能机器人控制方法、系统、装置，旨在解决现有的海马启发脉冲生物神经网络模型无法实现智能机器人复杂模式控制的问题。本发明方法包括：基于生物海马区亚区的...
- 张铁林曾毅史梦婷赵东城
- 文献传递
