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一种面向多脉冲神经网络监督学习的精确突触调整方法

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本发明公开了一种面向多脉冲神经网络监督学习的精确突触调整方法。本发明结合LIF和SRM两种神经元模型提出一种阈值动态自适应的精确突触调整规则，主要步骤为：利用LIF神经元对膜电压与突触电流进行仿真计算；利用W‑H规则进行突触权值调整的计算；融合突触后神经元的记忆性和SRM神经元，实现膜电压动态阈值的计算；实现输入‑输出多脉冲映射。本发明结合两种神经元模型实现突触权值的精确调整，有效改善W‑H规则推导出的权值难以保证为最优解及学习收敛速度难以控制的问题，有效提高了SNN学习的效率。

著录项

公开/公告号CN108710770A

专利类型发明专利
公开/公告日2018-10-26

原文格式PDF
申请/专利权人杭州电子科技大学;
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申请/专利号CN201810543847.2
发明设计人徐小良;卢文思;金昕;
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申请日2018-05-31
分类号
代理机构杭州千克知识产权代理有限公司;
代理人周希良
地址 310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街
入库时间 2023-06-19 06:58:50

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2018-11-20

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/50 申请日:20180531

实质审查的生效
2018-10-26

公开

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1. 一种面向多脉冲神经网络监督学习的精确突触调整方法 [P] . 中国专利： CN108710770A . 2018-10-26
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