一种融合人工神经网络和神经形态计算的在线学习方法

摘要

本发明公开了一种融合人工神经网络和神经形态计算的在线学习方法，属于机器学习领域，特别是涉及神经网络的学习领域。解决神经网络面对特征变化或者未知数据时正确率下降的问题，需要对神经网络进行在线学习。脉冲神经网络通常采用无监督学习，比起有监督学习，准确率较低，容易在学习错误之后一直向着错误的方向前进。人工神经网络通常采用有监督学习，准确率较高，但是推理和学习功耗较大。因此本专利中提出一种新的方案，使用人工神经网络辅助脉冲神经网络进行在线学习，由于大多数时间采用脉冲神经网络推理和无监督学习，因此功耗较低，同时隔一段时间通过人工神经网络和有监督学习对权值进行修正，因此可以保证较高的准确率。