[发明专利]用于脉冲神经网络的图表示时空反向传播算法在审
| 申请号： | 202110548714.6 | 申请日： | 2021-05-19 |
| 公开（公告）号： | CN113298231A | 公开（公告）日： | 2021-08-24 |
| 发明（设计）人： | 闫钰龙;褚皓明;环宇翔;梁龙飞;邹卓;郑立荣 | 申请（专利权）人： | 复旦大学;上海新氦类脑智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/06;G06N3/08 |
| 代理公司： | 无锡经诚知识产权代理事务所(普通合伙) 32504 | 代理人： | 丁雨燕 |
| 地址： | 200000 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及脉冲神经网络技术领域，具体是一种用于脉冲神经网络的图表示时空反向传播算法，通过神经元在网络结构中的网络前向传播获得脉冲神经网络；通过损失函数评估所述脉冲神经网络对任务的误差；通过误差反向传播对所述脉冲神经网络进行训练；通过神经网络优化算法完成训练过程中的参数更新。本发明通过误差反向传播提高了脉冲神经网络的准确率，通过稀疏正则化降低脉冲发放率从而提高了脉冲(事件)驱动计算下的能量效率，并通过图表示的方法适应于各种仿生网络结构的训练过程。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 脉冲 神经网络 图表 时空 反向 传播 算法 | ||
【主权项】：
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