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申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于STDP规则的深度脉冲神经网络构建方法，包括以下步骤：建模，构建脉冲神经元模型；编码，构建神经脉冲序列，对神经元传递的信息进行编码；以及训练，基于STDP规则进行模型训练；其中，所述神经元采用自适应阈值LIF神经元，所述阈值动态变化，当神经元发放时，其对输入刺激的耐受性gt以及阈值会增加一个常数g0，否则阈值会以时间常数τg指数衰减到初始阈值Vth0。本发明提供的方法，通过自适应阈值LIF神经元、批次更新STDP以及动态策略等手段，使模型在分类性能上有了极大提升。
主权项：1.基于STDP规则的深度脉冲神经网络构建方法，其特征在于，包括以下步骤：建模：构建脉冲神经元模型；编码：构建神经脉冲序列，对神经元传递的信息进行编码；以及，训练：基于STDP规则进行模型训练；其中，所述神经元采用自适应阈值LIF神经元，所述阈值的动态变化满足以下公式； 其中，表示随时间变化的阈值，Vth0为初始阈值，gt表示当神经元发放时，其对输入刺激的耐受性，gt由以下两式确定： gt＝gt-1+g0其中，τg为时间常数，g0为常数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 基于STDP规则的深度脉冲神经网络构建方法
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