浙江大学郑乾获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种面向硬件约束的脉冲神经网络训练方法、装置及芯片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：CN118095397B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202410283883.5，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权一种面向硬件约束的脉冲神经网络训练方法、装置及芯片是由郑乾;陈俊舟;潘纲设计研发完成，并于2024-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种面向硬件约束的脉冲神经网络训练方法、装置及芯片在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向硬件约束的脉冲神经网络训练方法、装置及芯片，训练方法包括：1对于转化前的ANN网络进行修改，根据硬件约束条件缩减ANN网络规模、量化权重并调整类脑计算芯片不支持的层结构，使ANN网络适配硬件约束条件，得到量化ANN；2根据硬件约束条件对SNN的神经元形式进行调整，将量化ANN训练并转化为IF神经元量化SNN；3对量化ANN进行转化得到采用有符号IF神经元的量化SNN，并对该量化SNN进行微调；4以量化ANN以及步骤3中采用有符号IF神经元的量化SNN为标准，对步骤2中取得的采用IF神经元的量化SNN进行逐层微调。本发明可以解决现有技术中由ANN转化满足硬件约束条件的SNN性能下降过多的问题。
本发明授权一种面向硬件约束的脉冲神经网络训练方法、装置及芯片在权利要求书中公布了：1.一种面向硬件约束的脉冲神经网络训练方法，其特征在于，包括以下步骤： 1对于转化前的ANN网络进行修改，根据硬件约束条件缩减ANN网络规模、量化权重并调整类脑计算芯片不支持的层结构，使ANN网络适配硬件约束条件，得到量化ANN； 2根据硬件约束条件对SNN的神经元形式进行调整，将量化ANN训练并转化符合硬件约束条件的IF神经元量化SNN； 3对量化ANN进行转化得到采用有符号IF神经元的量化SNN，并对该量化SNN进行微调；其中，有符号IF神经元的神经元形式不受硬件条件约束； 4以量化ANN以及步骤3中采用有符号IF神经元的量化SNN为标准，对步骤2中取得的采用IF神经元的量化SNN进行逐层微调。
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