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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>基于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遷移學(xué)習(xí)算法

      基于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遷移學(xué)習(xí)算法

      2021-05-24 | pdf | 2.42 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　使用脈沖序列進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有優(yōu)異的低功耗特性，但由于學(xué)習(xí)算法不成熟，多層網(wǎng)絡(luò)練存在收斂困難的問(wèn)題。利用反向傳播網(wǎng)絡(luò)具有學(xué)習(xí)算法成熟和訓(xùn)練速度快的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)一種遷移學(xué)習(xí)算法?；诜聪騻鞑ゾW(wǎng)絡(luò)完成訓(xùn)練過(guò)程，并通過(guò)脈沖編碼規(guī)則和自適應(yīng)的權(quán)值映射關(guān)系，將訓(xùn)練結(jié)果遷移至脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在多層脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，遷移學(xué)習(xí)算法能夠有效解決訓(xùn)練過(guò)程中收斂困難的問(wèn)題，在 MNIST數(shù)據(jù)集和 CIFAR-10數(shù)據(jù)集上的識(shí)別準(zhǔn)確率分別達(dá)到98.56%和56.00俱具有微瓦級(jí)別的低功耗特性。

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