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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利脑仿生片上学习脉冲神经网络及边缘端神经形态处理器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：CN116663620B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202310638717.8，技术领域涉及：G06N3/049；该发明授权脑仿生片上学习脉冲神经网络及边缘端神经形态处理器是由石匆;田敏;何俊贤;王腾霄;王海冰;喻剑依;高灏然;张靖雅;陈乐毅;陈思豪;庹云鹏设计研发完成，并于2023-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本脑仿生片上学习脉冲神经网络及边缘端神经形态处理器在说明书摘要公布了：本发明公开了一种脑仿生片上学习脉冲神经网络及边缘端神经形态处理器，包括编码层、特征提取层和决策层；所述编码层用于对输入图像进行脉冲编码；若输入为动态视觉传感器产生的数据，则直接送到特征提取层，编码层不工作；如果输入为静态图像，则将静态图像像素值编码为脉冲序列后再输入给特征提取层；所述特征提取层通过对编码层输出的脉冲进行提取和选择特征，所述特征提取层支持的特征提取方法包括脉冲极限学习机、时空压缩感知、液体状态机、局部部分连接；所述决策层用于接收来自特征提取层的脉冲，并对决策层的权重进行片上学习训练。本发明能够灵活配置执行不同的片上学习算法，减小资源消耗，降低芯片的功耗。

本发明授权脑仿生片上学习脉冲神经网络及边缘端神经形态处理器在权利要求书中公布了：1.一种脑仿生片上学习脉冲神经网络，其特征在于：包括编码层、特征提取层和决策层； 所述编码层用于对输入图像进行脉冲编码；若输入为动态视觉传感器产生的数据，则直接送到特征提取层，编码层不工作；如果输入为静态图像，则将静态图像像素值编码为脉冲序列后再输入给特征提取层；所述编码层支持的脉冲编码方式包括速率编码、首次脉冲时间编码、脉冲间隔编码和相位编码； 所述特征提取层通过对编码层输出的脉冲进行提取和选择特征，所述特征提取层支持的特征提取方法包括脉冲极限学习机、时空压缩感知、液体状态机、局部部分连接； 所述决策层用于接收来自特征提取层的脉冲，并对决策层的权重进行片上学习训练；其中，片上学习训练的方法支持的学习规则包括无监督脉冲时序依赖可塑性学习规则、受奖励调制的脉冲时序依赖可塑性强化学习规则、有监督Tempotron学习规则、有监督远程监督ReSuMe学习规则、Tempotron-likeResume学习规则和1-2层误差反传STDP学习规则; 所述编码层、特征提取层和决策层的脉冲神经元模型均采用基于泄漏积分点火脉冲神经元模型，该脉冲神经元模型具有神经元有无电荷泄漏、有无衰减电流、神经元发射脉冲后电位恢复到静息电位的方式以及神经元是否在发射脉冲后进入不应期的功能。

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