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基于脉冲神经网络的轻量级片上学习方法、系统及处理器

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本发明属于微处理器技术领域，具体公开一种基于脉冲神经网络的轻量级片上学习方法，对输入图像进行速率编码，将静态帧图像转成脉冲形式，每个像素点看作突触前神经元，脉冲神经网络的输出层由LIF神经元组成，其中各神经元为突触后神经元，突触前神经元和突触后神经元采用全连接方式进行连接，在脉冲神经网络的训练中，依照STDP权重更新学习规则对各突触的权重进行更新；当突触后神经元发射脉冲时，该神经元为获胜神经元，以获胜神经元为中心，根据突触后神经元突触后神经元的棋盘距离，对其他突触后神经元的膜电位进行抑制，最终得到自组织脉冲神经网络。解决了浅层脉冲网路识别率较低的问题。

著录项

公开/公告号CN114091663A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-02-25

原文格式PDF
申请/专利权人重庆大学;
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申请/专利号CN202111428757.7
发明设计人王海冰;石匆;田敏;王腾霄;何俊贤;何祯;
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申请日2021-11-28
分类号G06N3/04(20060101);G06N3/063(20060101);G06N3/08(20060101);G06F15/78(20060101);
代理机构50201 重庆大学专利中心;
代理人黄涛
地址 400044 重庆市沙坪坝区沙正街174号
入库时间 2023-06-19 14:15:58

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-03-15

实质审查的生效 IPC(主分类):G06N 3/04 专利申请号:2021114287577 申请日:20211128

实质审查的生效

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