[发明专利]空时域脉冲神经网络训练方法、芯片及电子产品在审
| 申请号： | 202210174051.0 | 申请日： | 2022-02-24 |
| 公开（公告）号： | CN114565079A | 公开（公告）日： | 2022-05-31 |
| 发明（设计）人： | 菲利克斯·克里斯·琴鲍尔;赛义德·哈格哈特舒尔;格雷戈尔·伦茨;西克·萨迪克·尤艾尔阿明;乔宁;邢雁南;凌于雅 | 申请（专利权）人： | 深圳时识科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06N3/06 |
| 代理公司： | 深圳紫藤知识产权代理有限公司 44570 | 代理人： | 李晨幼 |
| 地址： | 518026 广东省深圳市福田区福田*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种空时域脉冲神经网络训练方法、存储介质、计算设备及芯片和电子产品。为了克服现有技术中仅仅关注脉冲神经网络的空域结构，忽视脉冲之间的时域依赖性缺陷，本发明通过将训练样本输入脉冲神经网络，获得当前网络损失，并在当前网络损失关于当前层的权重化的后突触输入的第二梯度中充分考虑了未来时间步的网络损失与当前时间步之间的时域依赖关系。本发明解决了现有网络训练方法收敛慢、不稳定的技术问题，确保了在训练时脉冲神经网络能够稳定、快速收敛，取得了降低网络训练时长、提升网络性能的技术效果，对于LIF或IAF神经元尤为显著。本发明适用于类脑芯片领域，尤其是训练脉冲神经网络领域。 | ||
| 搜索关键词： | 时域 脉冲 神经网络 训练 方法 芯片 电子产品 | ||
【主权项】：
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