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使用脈沖序列進行數(shù)據(jù)處理的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有優(yōu)異的低功耗特性，但由于學習算法不成熟，多層網(wǎng)絡(luò)練存在收斂困難的問題。利用反向傳播網(wǎng)絡(luò)具有學習算法成熟和訓練速度快的特點，設(shè)計一種遷移學習算法?；诜聪騻鞑ゾW(wǎng)絡(luò)完成訓練過程，并通過脈沖編碼規(guī)則和自適應(yīng)的權(quán)值映射關(guān)系，將訓練結(jié)果遷移至脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。實驗結(jié)果表明，在多層脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，遷移學習算法能夠有效解決訓練過程中收斂困難的問題，在 MNIST數(shù)據(jù)集和 CIFAR-10數(shù)據(jù)集上的識別準確率分別達到98.56%和56.00俱具有微瓦級別的低功耗特性。
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