公开(公告)号：CN111695678B

公开(公告)日：2022-05-03

申请号：CN202010493422.2

申请日：2020-06-01

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 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

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/063 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/94 ,  G06K9/62

Abstract: 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。

公开(公告)号：CN111695678A

公开(公告)日：2020-09-22

申请号：CN202010493422.2

申请日：2020-06-01

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 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

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/063 ,  G06K9/62 ,  G06K9/00

Abstract: 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。