申请/专利权人：清华大学

申请日：2021-06-04

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN113537455B

主分类号：G06N3/0464

分类号：G06N3/0464;G06N3/063;G06N3/048;G06N3/084

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2021.11.09#实质审查的生效;2021.10.22#公开

摘要：本公开提供一种突触权重训练方法、电子设备和计算机可读介质，其中方法包括：将训练样本对应的脉冲信号输入待训练的脉冲神经网络；利用反向传播规则对所述脉冲神经网络中的目标突触权重包括的第一突触权重进行学习，得出第一权重；利用突触可塑性规则对所述目标突触权重包括的第二突触权重进行学习，得出第二权重；其中，所述目标突触权重由所述第一突触权重和所述第二突触权重组成；根据所述第一权重和所述第二权重更新所述目标突触权重。

主权项：1.一种突触权重训练方法，其特征在于，所述方法包括：将训练样本对应的脉冲信号输入待训练的脉冲神经网络；利用反向传播规则对所述脉冲神经网络中的目标突触权重包括的第一突触权重进行学习，得出第一权重；利用突触可塑性规则对所述目标突触权重包括的第二突触权重进行学习，得出第二权重；其中，所述目标突触权重由所述第一突触权重和所述第二突触权重组成；根据所述第一权重和所述第二权重更新所述目标突触权重；其中，所述根据所述第一权重和所述第二权重更新所述目标突触权重，包括：从第一权重缓冲区中读取所述第一权重，从第二权重缓冲区中读取所述第二权重，以及从突触权重存储区中读取所述目标突触权重的当前值；根据所述第一权重、所述第二权重和所述目标突触权重的当前值，利用加法器更新所述目标突触权重；输出更新后的目标突触权重，并将更新后的目标突触权重写入所述突触权重存储区；所述从第一权重缓冲区中读取所述第一权重，从第二权重缓冲区中读取所述第二权重，以及从突触权重存储区中读取所述目标突触权重的当前值，包括：响应于所述第一权重缓冲区和所述第二权重缓冲区均存储有未读取过的权重，从所述第一权重缓冲区中读取所述第一权重，从所述第二权重缓冲区中读取所述第二权重，以及从所述突触权重存储区中读取所述目标突触权重的当前值；所述反向传播规则为基于时间的反向传播规则；所述利用反向传播规则对所述脉冲神经网络中的目标突触权重包括的第一突触权重进行学习，得出第一权重，包括：根据前向输出结果和反向误差，得到所述第一权重；所述利用突触可塑性规则对所述目标突触权重包括的第二突触权重进行学习，得出第二权重，包括：利用所述突触可塑性规则下的长期可塑性子规则对所述目标突触权重包括的第二突触权重进行学习，得出所述第二权重；所述长期可塑性子规则包括：长期抑制子规则和长期增强子规则；所述利用所述突触可塑性规则下的长期可塑性子规则对所述目标突触权重包括的第二突触权重进行学习，得出所述第二权重，包括：根据所述目标突触权重中第二突触权重对应的前脉冲信息和后脉冲信息得到第一权重参数；根据突触可塑性规则的超参和所述目标突触权重中第二突触权重的当前值，得到第二权重参数；根据所述第一权重参数和所述第二权重参数确定与所述长期增强子规则对应的第三权重参数；并根据所述第一权重参数和所述第二权重参数确定与所述长期抑制子规则对应的第四权重参数；根据所述第三权重参数和所述第四权重参数，得出所述第二权重；所述从第一权重缓冲区中读取所述第一权重，从第二权重缓冲区中读取所述第二权重，以及从突触权重存储区中读取所述目标突触权重的当前值，包括：获取经第一调控器加权后输出的第一权重，以及获取经第二调控器加权后输出的第二权重；其中，所述第一调控器与所述第一权重缓冲区相连接，所述第二调控器与所述第二权重缓冲区相连接；所述根据所述第一权重、所述第二权重和所述目标突触权重的当前值，利用加法器更新所述目标突触权重，包括：将加权后的所述第一权重、加权后的所述第二权重和所述目标突触权重的当前值输入至加法器，并根据加法器的输出结果更新所述目标突触权重；由所述第一调控器根据所述目标突触权重中第一突触权重对应的监督信号的置信度对所述第一权重对应的第一加权系数进行调整；由所述第二调控器根据调控信号对所述第二权重对应的第二加权系数进行调整；其中，所述调控信号基于所述脉冲神经网络中的一层的脉冲信息确定。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 清华大学 突触权重训练方法、电子设备和计算机可读介质

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