计算机工程

作者：尚瑛杰, 董丽亚, 何虎

单位：清华大学 微电子与纳电子学系, 北京 100084

关键词：脉冲神经网络,迁移学习,反向传播,多层网络,MNIST数据集,CIFAR-10数据集,低功耗

基金：国家自然科学基金（91846303）。

使用脉冲序列进行数据处理的脉冲神经网络具有优异的低功耗特性，但由于学习算法不成熟，多层网络训练存在收敛困难的问题。利用反向传播网络具有学习算法成熟和训练速度快的特点，设计一种迁移学习算法。基于反向传播网络完成训练过程，并通过脉冲编码规则和自适应的权值映射关系，将训练结果迁移至脉冲神经网络。实验结果表明，在多层脉冲神经网络中，迁移学习算法能够有效解决训练过程中收敛困难的问题，在MNIST数据集和CIFAR-10数据集上的识别准确率分别达到98.56%和56.00%，且具有微瓦级别的低功耗特性。

来源：2020年第3期

《计算机工程》期刊编辑部

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