鹏城实验室邱浩楠获国家专利权
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龙图腾网获悉鹏城实验室申请的专利脉冲神经网络监督学习方法、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：CN119204117B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411237352.9，技术领域涉及：G06N3/049；该发明授权脉冲神经网络监督学习方法、装置、电子设备及存储介质是由邱浩楠;田永鸿;袁粒;马征宇;孙涛设计研发完成，并于2024-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本脉冲神经网络监督学习方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种脉冲神经网络监督学习方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取训练好的人工神经网络和待训练的脉冲神经网络；提取人工神经网络中各网络层的网络参数权重，根据网络参数权重调整待训练的脉冲神经网络，得到初始脉冲神经网络；向人工神经网络和脉冲神经网络分别输入预设的训练图像样本，得到指导输出特征和学习输出特征；根据上述的输出特征，得到第一损失值；从人工神经网络中提取第一时域特征，以及脉冲神经网络中提取多个不同时间步长的第二时域特征；并根据上述的时域特征，得到第二损失值；根据第一损失值和第二损失值，对初始脉冲神经网络中各网络层的网络参数权重进行更新。本申请能够提高脉冲神经网络的处理性能。
本发明授权脉冲神经网络监督学习方法、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监督学习方法，其特征在于，所述方法包括： 获取训练好的人工神经网络和待训练的脉冲神经网络；其中，所述人工神经网络和所述脉冲神经网络具有相似的网络结构； 提取所述人工神经网络中各网络层的网络参数权重，并根据所述网络参数权重调整所述待训练的脉冲神经网络，得到调整后的初始脉冲神经网络； 向所述人工神经网络和所述脉冲神经网络分别输入预设的训练图像样本，并分别得到指导输出特征和学习输出特征； 根据所述指导输出特征和所述学习输出特征，得到第一损失值； 从所述人工神经网络中提取第一时域特征，以及所述脉冲神经网络中提取多个不同时间步长的第二时域特征； 分别计算所述第一时域特征和不同时间步长的所述第二时域特征之间的样本间相似度，得到第二损失值； 根据所述第一损失值和所述第二损失值，对所述初始脉冲神经网络中各网络层的网络参数权重进行更新。
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