[发明专利]基于脉冲神经网络的端到端功能性脉冲模型的实现方法在审
| 申请号： | 201910957935.1 | 申请日： | 2019-10-10 |
| 公开（公告）号： | CN110659730A | 公开（公告）日： | 2020-01-07 |
| 发明（设计）人： | 刘贵松;解修蕊;张鸿杰;蔡庆;陈述;肖涛 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学中山学院 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 51230 成都弘毅天承知识产权代理有限公司 | 代理人： | 许志辉 |
| 地址： | 528402 *** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于脉冲神经网络的端到端功能性脉冲模型的实现方法，涉及人工智能技术领域，本发明包括定义输入脉冲二元组D | ||
| 搜索关键词： | 脉冲模型 脉冲神经网络 损失函数 二元组 轮数 脉冲响应函数 人工智能技术 分类准确率 反向传播 更新参数 函数构建 计算训练 时间顺序 输出脉冲 输入脉冲 初始化 传统的 端到端 构建 算法 突触 收敛 测试 输出 期望 学习 | ||
【主权项】：
1.基于脉冲神经网络的端到端功能性脉冲模型的实现方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1：定义输入脉冲二元组D
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