[发明专利]一种基于量化ANN的脉冲神经网络转化训练方法、装置及芯片在审
| 申请号： | 202310599401.2 | 申请日： | 2023-05-25 |
| 公开（公告）号： | CN116629327A | 公开（公告）日： | 2023-08-22 |
| 发明（设计）人： | 郑乾;潘纲;胡扬帆 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06N3/0495 | 分类号： | G06N3/0495;G06N3/049;G06N3/084 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 彭剑 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于量化ANN的脉冲神经网络转化训练方法、装置及芯片，其中，训练方法包括：(1)采用量化训练的方法来训练量化ANN；(2)构建量化ANN和脉冲神经网络SNN之间的等价映射，通过量化ANN训练对阈值和权重的优化来最小化ANN到SNN转化过程中的量化误差；(3)构建有符号IF神经元模型，对错误发放的脉冲进行检测并以负脉冲的形式进行补偿，以降低ANN到SNN转化过程中每层的序列误差；(4)使用逐层微调方法，以降低ANN到SNN转化过程中逐层传递累积的序列误差。利用本发明，在保证SNN精度与ANN精度相当的前提下大幅降低SNN的推断延迟，提高了潜在SNN应用的实时性以及能效。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 量化 ann 脉冲 神经网络 转化 训练 方法 装置 芯片 | ||
【主权项】：
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