【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本公开涉及包括第一网络和第二网络的数据处理系统、可连接到第一网络的第二网络、方法和计算机程序产品。更具体地，本公开涉及如在独立权利要求的前序部分中定义的包括第一网络和第二网络的数据处理系统、可连接到第一网络的第二网络、方法和计算机程序产品。
技术介绍
1、人工智能（ai）是已知的。然而，现今的ai模型通常被训练为只做一件事。因此，对于每个新问题，ai系统通常从零开始被训练，换句话说，从零知识基线开始训练。此外，学习每个新任务通常需要相当长的时间。此外，学习需要大量训练数据，例如，因为每个新任务都是从零开始学习的。此外，大多数现今的模型每次仅能处理信息的一种模态。它们可以接收例如文本、或图像或语音，但通常不会同时接收这三种内容。此外，大多数现今的模型都无法处理抽象形式的数据。大多数现今的模型还具有相当高的能耗。
2、因此，可能需要一种可以处理许多单独任务的ai系统。此外，可能需要一种利用现有技能来更快且更有效地学习新任务的ai系统。此外，可能需要一种仅需要有限的训练数据的ai系统。可能需要一种能够实现同时包含不同模态例如视觉、...
【技术保护点】
1.一种数据处理系统（100），被配置为具有包括待处理数据的一个或多个系统输入（110a、110b、……、110z）和系统输出（120），包括：
2.根据权利要求1所述的数据处理系统，其中所述多个第一节点（130a、130b、…、130x）中的每一个第一节点包括用于所述多个输入（132a、132b、…、132y）中每个输入的处理单元（136a1、136a2、……、136x3），其中每个处理单元（136a1、136a2、…、136x3）包括放大器和具有时间常数（A1、A2）的泄漏积分器，并且
3.根据权利要求1-2中任一项所述的数据处理系统，其中...
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种数据处理系统（100），被配置为具有包括待处理数据的一个或多个系统输入（110a、110b、……、110z）和系统输出（120），包括：
2.根据权利要求1所述的数据处理系统，其中所述多个第一节点（130a、130b、…、130x）中的每一个第一节点包括用于所述多个输入（132a、132b、…、132y）中每个输入的处理单元（136a1、136a2、……、136x3），其中每个处理单元（136a1、136a2、…、136x3）包括放大器和具有时间常数（a1、a2）的泄漏积分器，并且
3.根据权利要求1-2中任一项所述的数据处理系统，其中，当所述数据处理系统（100）处于学习模式时，节点的所述第一和/或第二组（146、148）中的每个节点的输出（144a、144b、……、144u）被禁止。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的数据处理系统，其中，每个处理单元包括禁止单元，所述禁止单元被配置为在所述数据处理系统处于所述学习模式时禁止节点的所述第一和/或第二组（146、148）中的每个节点的输出（144a、144b、…、144u）。
5.根据权利要求1-3中任一项所述的数据处理系统，其中，节点的所述第一和第二组（146、148）中的每个节点（140a、140b、……、140u）包括使能单元，其中，每个使能单元直接与各自的节点（140a、140b、……，140u）的输出（144a、144b、……、144u）连接，并且其中，所述使能单元被配置为在所述数据处理系统处于所述学习模式时禁止所述输出（144a、144b、……、144u）。
6.根据权利要求3-5中任一项所述的数据处理系统，其中，所述数据处理系统（100）包括比较单元（150），并且其中，所述比较单元（150）被配置为在所述数据处理系统（100）处于所述学习模式时将所述系统输出（140）与自适应阈值进行比较，并且其中，仅当所述系统输出（140）大于所述自适应阈值时，禁止节点的所述第一或第二组（146、148）中的每个节点（140a、140b、……、140u）的输出（144a、……、144u）。
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