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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利基于简化SDSP算法的轻量级片上学习方法、系统及处理器获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115018058B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210801510.3，技术领域涉及：G06N3/049；该发明授权基于简化SDSP算法的轻量级片上学习方法、系统及处理器是由陈思豪;石匆;田敏;何俊贤;王腾霄;王海冰;高灏然;庹云鹏设计研发完成，并于2022-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于简化SDSP算法的轻量级片上学习方法、系统及处理器在说明书摘要公布了：本发明属于微处理器技术领域，具体公开了一种基于简化SDSP算法的轻量级片上学习方法，用于脉冲神经网络的训练，包括:对输入图像进行速率编码，将静态帧图像转成脉冲形式，每个像素点看作突触前神经元；脉冲神经网络的输出层由泄露累积发射神经元组成，其中各神经元为突触后神经元，突触前神经元和突触后神经元采用全连接方式进行连接，其中突触前神经元发射的脉冲为突触前脉冲，突触后神经元发射的脉冲为突触后脉冲；在脉冲神经网络的训练中，依照基于突触后神经元的钙浓度Ca的简化脉冲驱动突触可塑性权重更新方法对各突触的权重进行更新。别发明还公开了基于该方法的系统和处理器。

本发明授权基于简化SDSP算法的轻量级片上学习方法、系统及处理器在权利要求书中公布了：1.基于简化SDSP算法的轻量级片上学习方法，用于脉冲神经网络的训练，其特征在于，包括: 对输入图像进行速率编码，将静态帧图像转成脉冲形式，每个像素点看作突触前神经元； 脉冲神经网络的输出层由泄露累积发射神经元组成，其中各神经元为突触后神经元，突触前神经元和突触后神经元采用全连接方式进行连接，其中突触前神经元发射的脉冲为突触前脉冲，突触后神经元发射的脉冲为突触后脉冲； 所述脉冲神经网络还包括教师集群全局抑制神经元； 每个突触后神经元与教师集群中的节点一一对应，每个输出神经元接受不同的教师信号单独教学； 全局抑制神经元发出全局抑制信号直接作用于所有突触后神经元； 在脉冲神经网络的训练中，依照基于突触后神经元的钙浓度Ca的简化脉冲驱动突触可塑性权重更新方法对各突触的权重进行更新； 还包括，利用带有标签的训练样本进行训练； 训练中，当一个突触前脉冲到来时，教师信号、全局抑制信号输入脉冲将一起作用突触后神经元，所述教师信号可表示如下： 当前神经元的输出与标签对应，则该神经元下一突触前脉冲到来时刻对应的教师信号有， 当前神经元的输出与标签不对应，则该神经元下一突触前脉冲到来时刻对应的教师信号，有： 其中，θstop_high和θstop_low为教师信号的钙浓度阈值； Ti表示当前教师信号的实际值，Ttarget和Tnon-target分别表示目标教师信号和非目标教师信号的值，其中Ttarget为正值，而Tnon-target为负值； 当突触前脉冲到来时，突触后神经元膜电位的更新遵从如下公式： Vn+1＝Vn+Ti+wi-Inh， 其中，Vn表示当前的膜电位值，Vn+1表示更新后的膜电位值，Ti为教师信号，wi为相应突触的权重值，Inh为全局抑制信号； 膜电位若超过阈值，则突触后神经元膜发射脉冲。

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