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一种提高联想记忆脉冲神经网络准确度的学习方法

摘要

一种提高联想记忆脉冲神经网络准确度的学习方法,所述联想记忆脉冲神经网络的记忆神经网络通过结构训练能够实现联想记忆和回想记忆,通过如下方法进行权值训练以提高记忆神经网络输出的准确率:若记忆神经网络不能激发输出神经元,则连接记忆神经网络激发神经元与目标输出神经元,若已有连接,则增大记忆神经网络激发神经元与目标输出神经元之间的权值;若输出神经元激发错误,则增大记忆神经网络激发神经元与目标输出神经元之间的权值,减小记忆神经网络激发神经元与其他输出神经元的权值;若输出神经元激发正确,则不进行权值调整。本发明能够实现联想记忆、回想记忆,从而显著提高联想记忆脉冲神经网络准确度。

著录项

  • 公开/公告号CN111260054A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-06-09

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 清华大学;

    申请/专利号CN202010031259.8

  • 发明设计人 何虎;王麒淋;董丽亚;

    申请日2020-01-13

  • 分类号

  • 代理机构西安智大知识产权代理事务所;

  • 代理人段俊涛

  • 地址 100084 北京市海淀区100084信箱82分箱清华大学专利办公室

  • 入库时间 2023-12-17 09:38:14

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-07-03

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06N3/08 申请日:20200113

    实质审查的生效

  • 2020-06-09

    公开

    公开

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