[发明专利]面向脉冲神经网络的自适应模型转化方法及系统在审
| 申请号： | 202011294317.2 | 申请日： | 2020-11-18 |
| 公开（公告）号： | CN112288080A | 公开（公告）日： | 2021-01-29 |
| 发明（设计）人： | 张毅;刘晓东;彭龙;马俊;黄辰林;余杰;谭郁松;吴庆波;廖湘科;汪昌棋;李文杰 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/063 |
| 代理公司： | 湖南兆弘专利事务所(普通合伙) 43008 | 代理人： | 谭武艺 |
| 地址： | 410073 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向脉冲神经网络的自适应模型转化方法及系统，本发明方法包括获取待转化的深度人工神经网络模型，所述待转换的深度人工神经网络模型为Keras、Pytorch、TensorFlow中的任意一种框架下的深度神经网络模型；若待转化的深度人工神经网络模型为Pytorch或TensorFlow框架下的深度神经网络模型则转换为Keras框架下的深度人工神经网络模型；将Keras框架下的深度人工神经网络模型转换为脉冲神经网络。本发明能够实现多种智能框架下的深度人工神经网络模型，在保证少量模型精度损失的前提下，完成向新型脉冲神经网络的自适应转化。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 脉冲 神经网络 自适应 模型 转化 方法 系统 | ||
【主权项】：
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