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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。
(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 113298231 A
(43)申请公布日 2021.08.24
(21)申请号 202110548714.6
(22)申请日 2021.05.19
(71)申请人 复旦大学
地址 20
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