[发明专利]一种融合课程学习策略的脉冲神经网络优化方法在审
| 申请号： | 202310696537.5 | 申请日： | 2023-06-13 |
| 公开（公告）号： | CN116629325A | 公开（公告）日： | 2023-08-22 |
| 发明（设计）人： | 储节磊;唐玲玲 | 申请（专利权）人： | 西南交通大学 |
| 主分类号： | G06N3/049 | 分类号： | G06N3/049;G06N3/084 |
| 代理公司： | 成都其知创新专利代理事务所(普通合伙) 51326 | 代理人： | 舒春艳 |
| 地址： | 610031*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种融合课程学习策略的脉冲神经网络优化方法，包括基于训练集中的训练样本对初始化后的脉冲神经网络进行训练，获得预测结果；将预测结果与训练集中的样本标签对比，并计算得到置信度损失；将置信度损失最小为目标函数，逐层向前求导，更新脉冲神经网络中每一层各神经元的参数；不断更新优化脉冲神经网络的参数，直到迭代完成设定好的轮次。本发明在脉冲神经网络中引入课程学习，在训练过程中动态的评价样本的难度，扩大对模型当前状态来说较简单的样本在反向传播中的贡献，对当前较难的样本，则减少对参数更新的影响。此脉冲神经网络优化策略具有高生物合理性，有效的实现了在脉冲神经网络中模拟人类学习新知识的过程。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 课程 学习 策略 脉冲 神经网络 优化 方法 | ||
【主权项】：
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