[发明专利]一种高精度低延迟脉冲神经网络的转换方法在审
| 申请号： | 202110407127.5 | 申请日： | 2021-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN113159286A | 公开（公告）日： | 2021-07-23 |
| 发明（设计）人： | 顾实;邓师旷;李雨杭 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/063;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都众恒智合专利代理事务所(普通合伙) 51239 | 代理人： | 钟显毅 |
| 地址： | 610000 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种高精度低延迟脉冲神经网络的转换方法，包括构建与SNN结构相同的ANN网络并增加BN层，然后训练该ANN网络，将BN层折叠进权重和偏差中并修改网络结构，然后复制ANN网络的权重到SNN对应的层中，将激活函数改为IF模型并设置仿真时间，通过自适应阈值方式逐层找到SNN网络中每一层的最优阈值，最后计算并对比目标SNN网络与ANN网络的输出，对该目标SNN网络逐层进行偏差矫正、膜电位矫正以及权重矫正，获得该高精度低延迟脉冲神经网络。本发明通过选择当前仿真时间下的最优阈值，并逐层矫正SNN的参数，使转换的SNN网络的性能能够非常接近ANN网络，在仿真时间较小的情况下就能获得非常高的性能表现，即实现了低延迟高性能的SNN网络。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 高精度 延迟 脉冲 神经网络 转换 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于电子科技大学，未经电子科技大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202110407127.5/，转载请声明来源钻瓜专利网。
