一种类脑智能驱动的异构融合方法、系统、设备及介质技术方案

本发明专利技术涉及类脑智能驱动技术领域，尤其涉及一种类脑智能驱动的异构融合方法、系统、设备及介质，通过融合架构构建协同计算基础，整合类脑脉冲单元与深度学习单元，配合双向信号转换实现异构数据交互；提出跨模态蒸馏算法，通过对比学习迁移源模态至目标模态知识，引入元学习框架优化迁移过程，支持少样本任务适配并增强多模态数据支撑；基于量子增强计算模块，利用量子态特性编码神经脉冲信号，结合量子优化算法将参数求解转化为哈密顿量优化问题，形成经典‑量子混合计算框架；通过事件驱动计算、长距离依赖建模及量子加速机制，实现跨模态知识迁移、自适应任务优化与计算效率跨越式提升，推动人工智能技术升级。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及类脑智能驱动，尤其涉及一种类脑智能驱动的异构融合方法、系统、设备及介质。

技术介绍

1、随着信息技术快速发展，人工智能在众多领域得到了广泛应用。以深度学习为核心的人工智能技术在图像识别、自然语言处理、语音合成等领域取得了重大突破，展现了对资源的高效利用效率,以实现脉冲神经网络模型的并行化、高效计算以及低功耗运算。然而，传统深度学习模型依赖大量标注数据,难以迁移至新任务或领域,传统架构在多模态数据处理时，通常采用简单的数据拼接或特征融合方式，难以挖掘模态间深层语义关联，且面对新任务时适应性差难以实现跨模态知识迁移与自适应学习。为此，本专利技术提供了一种基于类脑智能驱动的人工智能架构。

技术实现思路

1、鉴于上述现有存在的问题，提出了本专利技术。

2、因此，本专利技术提供了一种类脑智能驱动的异构融合方法及系统解决传统深度学习模型依赖大量标注数据，难以迁移至新任务或领域,传统架构在多模态数据处理时，通常采用简单的数据拼接或特征融合方式，难以挖掘模态间深层语义关联，且面对新任务时适应性差,难本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种类脑智能驱动的异构融合方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的一种类脑智能驱动的异构融合方法，其特征在于，设计融合架构，构建协同计算基础，包括：

3.如权利要求2所述的一种类脑智能驱动的异构融合方法，其特征在于，所述提出算法，通过对比学习，将源模态的知识迁移到目标模态，包括：

4.如权利要求3所述的一种类脑智能驱动的异构融合方法，其特征在于，所述引入学习框架优化迁移过程，通过增强计算丰富多模态数据支持，包括：

5.如权利要求4所述的一种类脑智能驱动的异构融合方法，其特征在于，基于增强计算，利用特性对脉冲进行编码，优化求解过程...

【技术特征摘要】

1.一种类脑智能驱动的异构融合方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的一种类脑智能驱动的异构融合方法，其特征在于，设计融合架构，构建协同计算基础，包括：

3.如权利要求2所述的一种类脑智能驱动的异构融合方法，其特征在于，所述提出算法，通过对比学习，将源模态的知识迁移到目标模态，包括：

4.如权利要求3所述的一种类脑智能驱动的异构融合方法，其特征在于，所述引入学习框架优化迁移过程，通过增强计算丰富多模态数据支持，包括：

5.如权利要求4所述的一种类脑智能驱动的异构融合方法，其特征在于，基于增强计算，利用特性对脉冲进行编码，优化求...

【专利技术属性】
技术研发人员：周迪贵，廖晓芸，梁哲喆，张希翔，
申请(专利权)人：广西电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：