[发明专利]基于脉冲神经网络的实时深度学习方法、系统及处理器在审
| 申请号： | 202111428759.6 | 申请日： | 2021-11-28 |
| 公开（公告）号： | CN114065922A | 公开（公告）日： | 2022-02-18 |
| 发明（设计）人： | 王腾霄;石匆;田敏;何俊贤;王海冰;喻剑依 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/063;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆大学专利中心 50201 | 代理人： | 黄涛 |
| 地址： | 400044 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明属于微处理器技术领域，具体公开了一种基于脉冲神经网络的实时深度学习方法，其特征在于，包括，在脉冲神经网络的训练中，利用与各隐藏层的权重矩阵对应的随机反传矩阵，将输出层的误差向量映射为各隐藏层的误差向量；所述误差向量基于Tempotron学习规则定义；输出层集各隐藏层利用各自的误差向量基于梯度下降原则更新权重矩阵。基于该方法，本发明还公开了相应的基于脉冲神经网络的实时深度学习方法级处理器，保证图像识别率的同时，满足边缘应用场景的高能效和实时性要求。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 脉冲 神经网络 实时 深度 学习方法 系统 处理器 | ||
【主权项】：
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