一种面向网络层的ANN模型到SNN模型转换方法

AITNT-国内领先的一站式人工智能新闻资讯网站
# 热门搜索 #
一种面向网络层的ANN模型到SNN模型转换方法
申请号:CN202411882862
申请日期:2024-12-19
公开号:CN120047786A
公开日期:2025-05-27
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种面向网络层的ANN模型到SNN模型转换方法,属于智能信息处理技术领域,用于对目标图像分类识别。该转换方法首先建立目标图像数据集和建立用于实现对图像中的目标进行分类识别的ANN模型,基于该数据集训练好ANN模型,再转化为SNN模型。其次,将该数据集中的图像数据编码为脉冲序列格式,形成针对SNN模型的数据集,并校准SNN模型每一层的参数,得到满足精度需求的SNN模型。最后,将待测图像数据编码为脉冲序列格式,输入SNN模型,得到目标分类识别的结果。本发明在干扰强度大的环境下,实现对目标的高精度识别。
技术关键词
面向网络层 模型转换方法 网络结构 图像分类识别 数据编码 智能信息处理技术 格式 精度 解析方法 校准方法 参数 非线性 模式 脉冲 样本