[发明专利]一种用于脉冲神经网络的高效高精度训练算法在审
| 申请号： | 202111547249.0 | 申请日： | 2021-12-16 |
| 公开（公告）号： | CN114186672A | 公开（公告）日： | 2022-03-15 |
| 发明（设计）人： | 张国和;裴旭东;刘佳;俞宙;丁莎 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学;中国电子科技集团公司第二十四研究所 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06V10/764;G06V30/32;G06K9/62 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 闵岳峰 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 一种用于脉冲神经网络的高效高精度训练算法，包括以下步骤：采集MNIST手写数字图像，对MNIST手写数字图像进行预处理，得到脉冲序列；根据脉冲神经网络输出和样本真实标签构建损失函数，采用反向传播方法将脉冲序列输入到脉冲神经网络中，对脉冲神经网络进行训练，得到训练完成的脉冲神经网络；将待分类数据输入训练后的脉冲神经网络，得到分类结果。本发明编码效率更高，克服了梯度传递的问题，仿真时间得以缩短，仿真消耗降低，保持了较高的分类准确率，拓展性良好，可以应用于不同的学习分类任务。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 脉冲 神经网络 高效 高精度 训练 算法 | ||
【主权项】：
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