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申请/专利权人：西安交通大学
摘要：本发明公开了一种降低常数内存开销的脉冲神经网络及训练方法，通过多平行的隐式流架构训练脉冲神经网络，其中，在前向过程中，多平行隐式流架构脉冲神经网络驱动多条相互融合的平行隐式流同时达到平衡状态。而反向过程中，多平行隐式流架构脉冲神经网络通过单次时间步仿真完成反向传播；推导了用于计算单步替代时的脉冲神经网络的发放率的激活函数，能够避免使用基于梯度替代的随时间方向传播方法引入的时间累积的误差。由于反向过程只需要存储单次时间仿真的激活值，实现了常数内存开销的SNNs训练。该神经网络具有低延迟、低内存开销、低发放率和快的收敛速度等优良特性，将有助于实现类脑计算在实际中的应用。
主权项：1.一种降低常数内存开销的脉冲神经网络，其特征在于：网络的前向计算和反向计算分别由两个模块执行，其中，前向计算采用前向不动点计算模块，对静态图像与动态图像采用不同方式进行进行不动点计算，前向不动点计算模块包含至少两个隐式流计算单元，隐式流单元由单一隐式流模型包含输入脉冲、特征提取模块、输出脉冲、反馈模块、上采样模块、下采样模块构成，不同隐式流间采用平行架构，承担基于平衡模型通用理论的平衡不动点近似计算；反向计算模块用于反向随机梯度误差计算，利用该近似不动点计算方向误差并更新网络权重。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安交通大学 一种降低常数内存开销的脉冲神经网络及训练方法
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