[发明专利]一种手写数字识别模型训练方法和系统有效
| 申请号： | 202110352414.0 | 申请日： | 2021-03-31 |
| 公开（公告）号： | CN113033782B | 公开（公告）日： | 2023-07-07 |
| 发明（设计）人： | 林彦宇;刘怡俊;林文杰;叶武剑;刘文杰 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06N3/049 | 分类号： | G06N3/049;G06N3/082;G06V10/82;G06V30/19;G06V30/22;G06N3/063 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 杨小红 |
| 地址： | 510060 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种手写数字识别模型训练方法和系统，输入MNIST训练数据集和STDP突触初始权值矩阵，建立各神经元模型和各突触模型，使用分布式多线程并行技术，根据计算机资源动态使用多个线程对神经元群体进行预先划分，然后建立线程内局域脉冲神经网络，将每个独立线程内的神经元群体、突触连接关系以及突触权值进行初始化，在初始化完成后，所有线程按照设定轮数迭代进行并行训练，解决了现有的脉冲神经网络采用串行训练方法，不能合理利用计算机资源，训练效率低下，不利于推广的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 手写 数字 识别 模型 训练 方法 系统 | ||
【主权项】：
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