一种基于脉冲神经网络的高效学习系统及学习方法

专利申请号：CN202010332616.4

公 开 号：CN111582445B

发 明 人：朱晓雷 赵百新 唐华锦 马德 潘纲 

代 理 人：杭州求是专利事务所有限公司郑海峰

代理机构：杭州求是专利事务所有限公司

专利类型：发明专利

申 请 日：20230526

公 开 日：20200424

专利主分类号：G06N3/049

关 键 词：脉冲神经网络 学习模块 数据预处理模块 网络构建模块 误差反向传播 前馈网络 权重更新 推理模块 学习系统 人工神经网络技术 加载模型文件 静态图像数据 随机数发生器 高效学习 计算步骤 计算资源 开关结构 开关控制 灵活配置 神经形态 学习效率 兼容 学习 

摘      要：本发明公开了一种基于脉冲神经网络的高效学习系统及其学习方法，属于人工神经网络技术领域，该学习系统由数据预处理模块、网络构建模块、学习模块和推理模块组成；数据预处理模块支持静态图像数据和动态神经形态数据两种类型；网络构建模块支持多种类型的脉冲神经网络；学习模块由前馈网络计算、误差反向传播和权重更新组成；在每个时刻，随机数发生器产生随机值，由开关控制是否进行误差反向传播和权重更新步骤；推理模块加载模型文件进行前馈网络计算。本发明中的学习系统兼容自动微分工具，易于实现；支持多种脉冲神经网络类型，容易灵活配置。本发明中的学习模块加入开关结构，忽略了大量的计算步骤，节省了计算资源，提高了学习效率。