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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
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113159286 A
(43)申请公布日 2021.07.23
(21)申请号 202110407127.5
(22)申请日 2021.04.15
(71)申请人 电子科技大学
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