[发明专利]随时间在线训练脉冲神经网络模型的图像数据分类方法在审
| 申请号： | 202210694741.9 | 申请日： | 2022-06-17 |
| 公开（公告）号： | CN114998659A | 公开（公告）日： | 2022-09-02 |
| 发明（设计）人： | 林宙辰;肖命清;孟庆晏;张宗鹏;贺笛 | 申请（专利权）人： | 北京大学;人工智能与数字经济广东省实验室（广州） |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京万象新悦知识产权代理有限公司 11360 | 代理人： | 黄凤茹 |
| 地址： | 100871*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公布了一种随时间在线训练脉冲神经网络模型的图像数据分类方法，构建脉冲神经网络模型并设计随时间在线方法训练模型；再利用训练好的模型对图像数据进行分类和识别，有效提升图像数据的分类和识别性能；其中图像数据包括计算机图像数据和神经形态的图像视觉数据。通过本发明提供的方法，可以在训练脉冲神经网络SNN模型时，极大地减小训练内存的开销，将训练得到的模型用于计算机图像数据和神经形态图像视觉数据的分类与识别等视觉任务，能够提高分类与识别性能、降低识别系统的处理延迟，能实现高效节能的图像视觉数据分类与识别系统。 | ||
| 搜索关键词： | 随时 在线 训练 脉冲 神经网络 模型 图像 数据 分类 方法 | ||
【主权项】：
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