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申请/专利权人：中国人民解放军总医院
摘要：本申请提出一种用于脉冲神经网络的深度稀疏编码方法，其包括：N个稀疏编码层；对于前N‑1个稀疏编码层，每个稀疏编码层对应一个滑窗裁剪层和一个重构排列层；滑窗裁剪层位于该稀疏编码层之前，重构排列层位于该稀疏编码层之后；一个稀疏编码层和与其对应的一个滑窗裁剪层、一个重构排列层一起构成一个稀疏编码模块。本申请使用多层稀疏编码模块的新型深度结构，可以有效地提取输入信号的特征并转变为脉冲序列，并同时完成输入数据的维度降低。使用本编码方式可有效减轻后续脉冲神经网络的计算压力，并带来性能提升。
主权项：1.一种用于脉冲神经网络的深度稀疏编码方法，其包括：N个稀疏编码层；对于前N-1个稀疏编码层，每个稀疏编码层对应一个滑窗裁剪层和一个重构排列层；滑窗裁剪层位于该稀疏编码层之前，重构排列层位于该稀疏编码层之后；一个稀疏编码层和与其对应的一个滑窗裁剪层、一个重构排列层一起构成一个稀疏编码模块；对于每个稀疏编码模块，每个输入信息首先由滑窗裁剪层进行滑窗采样得到采样信号，然后由稀疏编码层对该采样信号进行稀疏编码，最后由重构排列层对稀疏编码结果进行重排；对于每个稀疏编码模块，在进行滑窗采样时，对于每个输入信号，从起点开始，按照预定路线、预定步长、预定尺寸进行滑窗采样，形成第一数量个区块信号；该第一数量个区块信号构成样本集；在进行稀疏编码时，利用字典对样本集中的每个区块信号进行稀疏编码，每个区块信号对应一个区块稀疏系数，得到第一数量个区块稀疏系数；其中，字典的向量为第二数量个；每个区块稀疏系数对应地为第二数量维向量；在进行重排时，将该第一数量个区块稀疏系数重新排列成第二数量个矩阵，每个矩阵包括第一数量个数值，该第一数量个数值分别对应于所述第一数量个区块稀疏系数的对应分量；该第二数量个矩阵即为由该个输入信号所产生的第二数量个输出信号；各个稀疏编码模块彼此独立执行，且前一级稀疏编码模块的输出信号作为后一级稀疏编码模块的输入信号；第N个稀疏编码层对第N-1个稀疏编码模块的输出信号进行再次稀疏编码，将稀疏系数二值化后得到脉冲序列；其中，N为大于1的自然数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军总医院 用于脉冲神经网络的深度稀疏编码方法
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