[發明專利]一種基于微柱激活程度的HTM時間池訓練方法

在審

• 申請號: 202011520322.0
• 申請日: 2020-12-21
• 公開（公告）號: CN112561063A
• 公開（公告）日: 2021-03-26
• 發明（設計）人: 牛德姣;楊樂;蔡濤;周時頡;李雷
• 申請（專利權）人: 江蘇大學
• 主分類號: G06N3/08
• 分類號: G06N3/08;G06N3/04
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于微柱激活程度的HTM時間池訓練方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1，將空間池連接到數據編碼，隨機初始化近端樹突上突觸的持久值；

步驟2，從空間池的微柱中選擇激活態微柱來表征當前輸入，形成稀疏的SDR；

步驟3，基于活躍突觸數量、活躍突觸持久值和中編碼活躍位數，計算步驟2中激活態微柱的激活強度；

步驟4，完成空間池學習后，時間池進入學習狀態；

步驟5，在時間池學習過程中，判斷微柱預測是否準確；具體根據步驟4中時間池預測的結果，若預測失敗則進入懲罰階段，若預測正確，則進入獎勵階段；在懲罰階段和獎勵階段，通過判斷該微柱激活強度與激活強度為閾值的關系，對突觸的持久值進行調整。

2.根據權利要求1所述的一種基于微柱激活程度的HTM時間池訓練方法，其特征在于，選擇激活態微柱的方法為：

步驟2.1，當且僅當突觸處于連通狀態且突觸連接在數據編碼的活躍編碼位上，突觸進入激活態；

步驟2.2，將每個微柱上處于激活態突觸的數量記為overlap；

步驟2.3，基于步驟2.1-2.2得到的激活態突觸數量overlap和預設的抑制半徑激活空間池的微柱，將激活態微柱來表征當前輸入形成SDR。

3.根據權利要求1所述的一種基于微柱激活程度的HTM時間池訓練方法，其特征在于，計算微柱的激活強度β_i表示第i個激活微柱的激活強度，sigmoid為激活函數，n_i表示第i個激活微柱上活躍突觸個數，S_i表示第i個激活微柱上活躍突觸持久值總和，N_i表示第i個輸入中編碼活躍位數。

4.根據權利要求3所述的一種基于微柱激活程度的HTM時間池訓練方法，其特征在于，所述時間池學習的過程為：

步驟4.1，將SDR作為時間池的輸入，并為SDR中每一個激活態微柱選擇學習細胞；

步驟4.2，并將t時刻激活態微柱所選擇的學習細胞與t-1時刻激活態微柱所選擇的學習細胞建立突觸連接，形成時序記憶模式。

步驟4.3，當t-1時刻時間池的輸出包含t時刻時間池的輸入，則預測正確；反之，則預測失敗。

5.根據權利要求3所述的一種基于微柱激活程度的HTM時間池訓練方法，其特征在于，若在獎勵階段，獲取t時刻激活微柱內活躍神經元與t-1時刻學習細胞建立的突觸連接，并獲取t時刻學習細胞所在的微柱的激活強度；判斷該微柱激活強度是否大于閾值若是，則根據下式：

Δ⁺＝(permanenceIncrement*(1+β_i)；

permanence_(i,j)＝permanence_(i,j)+Δ⁺

將增量Δ⁺加到permance(i,j)上，permance(i.j)是當前活躍微柱中第i個細胞上第j個需要調整的突觸的持久值，加強該突觸連接；

若否，則按照下式對突觸的持久值進行調整：

Δ⁺＝(permanenceIncrement)

permanence_(i,j)＝permanence_(i,j)+Δ⁺

其中，Δ⁺為每次獎勵階段中突觸持久值的增量，permanceIncrement為增量基準值，β_i為第i個微柱的激活強度。