[發(fā)明專利]將循環(huán)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的活動特征化以及編碼和解碼信息在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201980053463.5 | 申請日： | 2019-06-06 |
| 公開（公告）號： | CN112567390A | 公開（公告）日： | 2021-03-26 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | H·馬克萊姆;R·利維;K·P·赫斯貝爾瓦爾德 | 申請（專利權(quán)）人： | 英艾特股份公司 |
| 主分類號： | G06N3/04 | 分類號： | G06N3/04;G06N5/00;G06N3/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京匯知杰知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11587 | 代理人： | 李潔;董江虹 |
| 地址： | 瑞士*** | 國省代碼： | 暫無信息 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 循環(huán) 人工 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 中的 活動 特征 以及 編碼 解碼 信息 | ||
1.一種用于識別循環(huán)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的決策時刻的方法，所述方法包括：
確定所述循環(huán)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的活動的模式的復(fù)雜度；
確定具有與響應(yīng)于輸入的其他活動的復(fù)雜度可區(qū)分的復(fù)雜度的活動的特定時間；以及
基于具有所述可區(qū)分的復(fù)雜度的所述活動的所述特定時間識別決策時刻。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中確定模式的復(fù)雜度包括確定包圍空腔的模式的數(shù)目。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，還包括評估所述活動是否響應(yīng)于到所述循環(huán)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的輸入，所述評估包括：
評估在輸入事件之后相對不久的活動的相對較簡單的模式響應(yīng)于所述輸入但是在所述輸入事件之后相對不久的活動的相對較復(fù)雜的模式不響應(yīng)于所述輸入；以及
評估在所述輸入事件之后相對較晚的活動的相對較復(fù)雜的模式響應(yīng)于所述輸入但是在所述輸入事件之后相對較晚的活動的相對較簡單的模式不響應(yīng)于所述輸入。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中確定具有所述可區(qū)分的復(fù)雜度的所述活動的所述特定時間包括：確定具有指示所述循環(huán)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的有序活動的相對高的復(fù)雜度的活動的特定時間，其中相對于活動的基線水平或響應(yīng)于多個不同的輸入的活動的平均水平確定所述相對高的復(fù)雜度。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中確定活動的模式的復(fù)雜度包括識別所述循環(huán)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的活動的團(tuán)模式。
6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其中所述方法還包括定義多個時間窗，在所述多個時間窗期間，所述循環(huán)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的所述活動響應(yīng)于到所述循環(huán)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的輸入，其中在所述多個時間窗中的每個中識別活動的團(tuán)模式。
7.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其中所述方法還包括：基于在多個時間窗內(nèi)的第一時間窗期間識別活動的團(tuán)模式的可區(qū)分的可能性識別所述第一窗。
8.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其中識別團(tuán)模式包括識別包圍空腔的有向團(tuán)的組。
9.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其中確定活動的模式的復(fù)雜度包括：根據(jù)相應(yīng)的團(tuán)模式中的點的數(shù)目對所述團(tuán)模式的發(fā)生的數(shù)目加權(quán)。
10.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其中確定活動的模式的復(fù)雜度包括：根據(jù)相應(yīng)的團(tuán)模式的方向性對所述團(tuán)模式的發(fā)生的數(shù)目加權(quán)。
11.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中：
確定活動的模式的復(fù)雜度包括
將所述循環(huán)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的并且響應(yīng)于到所述循環(huán)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的輸入的活動劃分為多個時間窗，以及
確定所述時間窗中的每個中的活動的模式的復(fù)雜度；以及確定具有所述可區(qū)分的復(fù)雜度的所述活動的所述特定時間包括識別具有所述可區(qū)分的復(fù)雜度的第一時間窗。
12.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中識別所述決策時刻包括：識別當(dāng)所述活動具有指示所述循環(huán)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的有序活動的相對高的復(fù)雜度時的時間。
13.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，還包括在所述決策時刻讀取所述循環(huán)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個或多個輸出，其中所述輸出基于指示所述循環(huán)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的有序活動的活動的模式。
14.根據(jù)權(quán)利要求13所述的方法，其中所述輸出多值、非二進(jìn)制數(shù)字的集合，其中值各自表示分配給活動的所述模式中的對應(yīng)的模式中的邊的權(quán)重。
15.根據(jù)權(quán)利要求13所述的方法，還包括傳輸或存儲讀取的輸出中的至少一些，其中傳輸或存儲讀取的輸出中的至少一些包括：
傳輸或存儲與具有相對較高的復(fù)雜度的活動的模式相關(guān)聯(lián)的輸出；以及
丟棄或忽略與具有相對較低的復(fù)雜度的活動的模式相關(guān)聯(lián)的輸出。
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