[发明专利]一种提高联想记忆脉冲神经网络准确度的学习方法有效
| 申请号： | 202010031259.8 | 申请日： | 2020-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN111260054B | 公开（公告）日： | 2023-05-30 |
| 发明（设计）人： | 何虎;王麒淋;董丽亚 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06N3/091 | 分类号： | G06N3/091;G06N3/0442 |
| 代理公司： | 西安智大知识产权代理事务所 61215 | 代理人： | 段俊涛 |
| 地址： | 100084 北京市海淀区1*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 提高 联想 记忆 脉冲 神经网络 准确度 学习方法 | ||
【主权项】：
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