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龙图腾网获悉鹏城实验室申请的专利一种脉冲神经网络的训练方法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：CN114037047B 。

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：202111177498.5，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种脉冲神经网络的训练方法是由邹承明;范振锋;曾炜;常峰设计研发完成，并于2021-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种脉冲神经网络的训练方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种脉冲神经网络的训练方法，所述方法通过获取目标卷积神经网络，其中，所述目标卷积神经网络为预先经过训练的卷积神经网络；将所述目标卷积神经网络转换为初始脉冲神经网络；同时在时间域和空间域对所述初始脉冲神经网络进行训练，将训练后的所述初始脉冲神经网络作为目标脉冲神经网络。由于本发明在将卷积神经网络转换为脉冲神经网络之后，还会对脉冲神经网络在时间域和空间域上进行训练，因此可以进一步优化脉冲神经网络在时间域和空间域上的信息传输能力。从而解决了现有的ANN‑to‑SNN的训练方法得到的SNN，完成一次前向推理所需要的时间步长较长的问题。

本发明授权一种脉冲神经网络的训练方法在权利要求书中公布了：1.一种脉冲神经网络的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标卷积神经网络，其中，所述目标卷积神经网络为预先经过训练的卷积神经网络； 将所述目标卷积神经网络转换为初始脉冲神经网络，所述初始脉冲神经网络中每一神经元为泄露积分点火神经元； 同时在时间域和空间域对所述初始脉冲神经网络进行训练，将训练后的所述初始脉冲神经网络作为目标脉冲神经网络，包括：将原始训练数据中的训练图像输入所述初始脉冲神经网络，通过所述初始脉冲神经网络生成所述训练图像对应的输出向量；根据所述训练图像对应的标签向量和所述输出向量，确定损失函数；根据所述损失函数，同时对所述初始脉冲神经网络进行空间域的反向传播和时间域的反向传播；通过所述空间域的反向传播和所述时间域的反向传播对所述初始脉冲神经网络进行参数更新； 其中，通过损失函数做基于时间域和空间域的梯度更新，梯度更新的公式为： ； 其中，L是损失函数；w是权重； 要计算首先需要计算和，表达式如下所示： ； ； 其中，为损失函数L对神经元膜电位u的偏导数，表示在给定神经元膜电位u的微小变化下，损失函数L的变化率；为损失函数L对神经元输出o的偏导数，表示在给定神经元输出o的微小变化下，损失函数L的变化率；t表示时间刻t，n和n表示第n层和第n层神经元的数量，是突触后神经元j和突触前神经元i之间的突触权重，=1表示发放一个脉冲，反之则表示不发放脉冲； 根据泄露积分点火神经元的迭代格式，=1，，W的梯度公式如下： ； 由于脉冲神经元的不可微的特性，因此采用函数hu近似脉冲活动的导数： ； 进而得到： 。

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