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2022年03月25日研究成果

類腦時空信息處理算法

吳思團隊

       北京大學心理和認知科學學院教授、智源研究員吳思等針對目前人工智能算法在處理時空信息任務時的不足,基于大腦皮層下視覺通路和早期聽覺通路的快速信息加工機制,提出了一個全新的類腦時空模式識別算法。該算法由一個庫網絡和決策網絡組成,前者通過神經網絡動力學將復雜的時空模式投影至高維空間,后者對投影后的神經表征在時間維度上進行整合并通過競爭方式做出判斷。該算法的一個優點是實現了事件驅動的時空模式識別。將該算法應用于步態識別任務時,在小樣本情況下算法表現優于現有的人工智能算法,并且參數量少很多。相關成果發表在Neural Networks雜志上(2021年5月)

   

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圖. 類腦算法模型架構(上),步態識別任務示例(中),算法以事件驅動的方式進行步態識別(下)(圖片來源:學者提供)


Lin, X., Zou, X., Ji, Z., Huang, T., Wu, S* and Mi, Y*, 2021. A brain-inspired computational model for spatio-temporal information processing. Neural Networks, 143, pp.74-87.

 



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