公开(公告)号：CN108304912A

公开(公告)日：2018-07-20

申请号：CN201711477703.3

申请日：2017-12-29

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 杨旭 ,  林嘉俊 ,  刘果 ,  何虎

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08

CPC classification number: G06N3/049 ,  G06N3/08

Abstract: 一种运用抑制信号实现脉冲神经网络监督学习的系统，包括：编码模块，将输入根据ROC编码规则转换成脉冲序列；分类模块，是一个两层的全连接脉冲神经网络，完成对脉冲信号的学习与分类；解码模块，将分类模块输出的脉冲序列转换成分类标签。本发明还提供了相应的方法，本发明在脉冲神经网络中，基于突触可塑性的性质，引入抑制信号来实现脉冲神经网络的学习过程。与现有技术相比，本发明在分类问题上有高的准确率和较低的运算量。

公开(公告)号：CN108304912B

公开(公告)日：2020-12-29

申请号：CN201711477703.3

申请日：2017-12-29

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 杨旭 ,  林嘉俊 ,  刘果 ,  何虎

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种运用抑制信号实现脉冲神经网络监督学习的系统，包括：编码模块，将输入根据ROC编码规则转换成脉冲序列；分类模块，是一个两层的全连接脉冲神经网络，完成对脉冲信号的学习与分类；解码模块，将分类模块输出的脉冲序列转换成分类标签。本发明还提供了相应的方法，本发明在脉冲神经网络中，基于突触可塑性的性质，引入抑制信号来实现脉冲神经网络的学习过程。与现有技术相比，本发明在分类问题上有高的准确率和较低的运算量。