公开(公告)号：CN115936070A

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202211632517.3

申请日：2022-12-19

申请人： 南京理工大学

发明人： 吴益飞 ,  秦晓玲 ,  郭健 ,  李胜 ,  陈庆伟 ,  庄艳

IPC分类号： G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06F18/24 ,  G06N3/049

摘要： 本申请提供一种低延时低功耗脉冲神经网络转换方法，包括：搭建适合进行转换的卷积神经网络，其中激活函数采用有限软阶梯激活函数替代，并采用反向传播算法对网络的权值进行训练；通过训练集图像对权重进行归一化；构建软重置IF神经元模型；构建基于事件驱动的最大池化层；采用神经元模型与最大池化层搭建与原ANN结构一致的脉冲神经网络，复用原ANN训练得到的权重参数；对输入进行重复编码，经过第一卷积层计算输出的幅值输入上述替换后的神经元，输出指定时间步的脉冲序列，将脉冲序列输入网络中得到分类结果。本申请提高网络的转换精度，降低了模型转换的精度损失。