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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所;中国科学院大学申请的专利脉冲神经网络训练方法、装置、电子设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116861978B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310748273.3，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权脉冲神经网络训练方法、装置、电子设备及存储介质是由张兆翔;肖俊;王玉玺;王经韬;宋增杰设计研发完成，并于2023-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本脉冲神经网络训练方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种脉冲神经网络训练方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：构建输入脉冲序列和输出脉冲序列之间的关系；基于关系得到稳定脉冲输入流、稳定脉冲输出流和平均脉冲电量；脉冲编码器将样本数据转换为样本脉冲序列编码；将样本脉冲序列编码输入至脉冲神经网络进行前向传播，得到每一层的输入与输出和前向传播的输出；基于前向传播的输出与真实标签，确定全局误差；基于梯度和稳定脉冲输出流，得到稳定脉冲输出流的梯度；基于稳定脉冲输出流的梯度，确定反向传播梯度；进行梯度反传，直至全局误差小于预设阈值，由此，能够越过时间维度上的误差反传过程，从而减小训练开销，并且在极大降低训练开销的同时获得表现优异的模型。

本发明授权脉冲神经网络训练方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种脉冲神经网络训练方法，其特征在于，包括： 基于脉冲神经网络，构建输入脉冲序列和输出脉冲序列之间的关系； 基于所述输入脉冲序列和输出脉冲序列之间的关系，得到稳定脉冲输入流、稳定脉冲输出流和平均脉冲电量；所述稳定脉冲输入流反映各时间步的输入，所述稳定脉冲输出流反映各时间步的输出； 基于脉冲编码器，将样本数据转换为样本脉冲序列编码；所述样本数据为音频数据、图像数据或视频数据； 将所述样本脉冲序列编码输入至所述脉冲神经网络并进行前向传播，得到所述前向传播的过程中每一层的输入与输出和所述前向传播的输出； 基于所述前向传播的输出与真实标签，确定全局误差，并在全局误差大于预设阈值的情况下，基于所述每一层的输入与输出，得到任一神经元在各时间步的梯度； 基于所述任一神经元在各时间步的梯度，以及稳定脉冲输出流，得到所述稳定脉冲输出流的梯度； 基于所述稳定脉冲输出流的梯度，确定反向传播的梯度； 基于所述反向传播的梯度，以及随机梯度下降法进行梯度反传，直至所述全局误差小于所述预设阈值； 所述基于所述稳定脉冲输出流的梯度，确定反向传播的梯度，包括： 基于所述平均脉冲电量，构建所述稳定脉冲输出流和所述稳定脉冲输入流之间的映射； 基于所述稳定脉冲输出流的梯度，以及所述稳定脉冲输出流和所述稳定脉冲输入流之间的映射，得到所述稳定脉冲输入流的梯度； 基于所述稳定脉冲输入流的梯度，确定所述反向传播的梯度。

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