[发明专利]基于增强脉冲的深层双阈值脉冲神经网络转换训练方法在审
| 申请号： | 202010086341.0 | 申请日： | 2020-02-11 |
| 公开（公告）号： | CN111340181A | 公开（公告）日： | 2020-06-26 |
| 发明（设计）人： | 于强;马晨翔 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 程小艳 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于增强脉冲的深层双阈值脉冲神经网络转换训练方法，主要步骤包括：训练ANN；基于增强脉冲深层双阈值SNN转换算法映射权值；设置双阈值增强脉冲神经元阈值。先提出了新的增强脉冲的概念，基于这种新的脉冲形式提出了能处理增强脉冲的新的双阈值增强脉冲神经元模型。双阈值和增强脉冲使单个脉冲同时可以表示极性以及在同一时刻发放脉冲的数量，极大提高了信息的表示能力。随后基于新的神经元模型，我们提出了一种基于增强脉冲的深层双阈值脉冲神经网络转换训练方法。我们用MNIST和CIFAR10数据集检验了我们的方法的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 增强 脉冲 深层 阈值 神经网络 转换 训练 方法 | ||
【主权项】：
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