[发明专利]一种高能效脉冲序列级脉冲神经网络及其训练方法在审
| 申请号： | 202310794100.5 | 申请日： | 2023-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN116579390A | 公开（公告）日： | 2023-08-11 |
| 发明（设计）人： | 徐长卿;刘毅;杨银堂 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06N3/049 | 分类号： | G06N3/049;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 西安智邦专利商标代理有限公司 61211 | 代理人： | 王少文 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明涉及脉冲神经网络及其训练方法，具体涉及一种高能效脉冲序列级脉冲神经网络及其训练方法，用于解决尽管采用替代梯度(SG)使不可微SNN具有可训练性，但无法实现脉冲神经网络的高精度、低延迟和高能效的不足之处。该高能效脉冲序列级脉冲神经网络及其训练方法，包括输出输入依次连接的卷积块、M个端到端脉冲残差块、全局平均池化层以及至少一个全连接层；本发明在脉冲残差块中应用空时转换块(STCB)来代替卷积层和ReLU层，以保持SNN的低功耗特征并提高准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 能效 脉冲 序列 神经网络 及其 训练 方法 | ||
【主权项】：
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