一种面向自然语言处理的基于循环学习单元的HTM设计方法

摘要

本发明公开了一种面向自然语言处理的基于循环学习单元的HTM设计方法，针对自然语言处理应用，在使用HTM分析自然语言时，提出使用面向自然语言处理的基于循环学习单元的HTM设计方法，利用具有循环学习能力的循环学习单元代替现有的HTM神经元，将HTM时间池和循环学习单元对序列数据的学习能力相互结合，实现对蕴含无规律时间跨度大关联的自然语言的更好的学习；通过循环学习单元的训练方法，使得循环学习单元能学习自然语言语料中包含的特性，实现HTM对蕴含无规律时间跨度大关联的自然语言更强的学习能力。本发明提高了HTM对蕴含无规律时间跨度大关联的自然语言的学习功能，从而保证了在处理蕴含无规律时间跨度大关联的自然语言时HTM的有效性和实用性。