一种用于脉冲神经网络的编码方法技术

本发明专利技术公开了一种用于脉冲神经网络的编码方法，该实现方法可用于对输入到脉冲神经网络数据进行编码，使编码后的脉冲序列可以直接被脉冲神经网络处理。该方法首先对编码的所有数据进行归一化，归一化后的数据用多位的二进制表示，二进制数据的1或0表示在对应时间点是否有脉冲发放。本发明专利技术为一种用于脉冲神经网络的简易高效编码方法，该技术面向脉冲神经网络，减小了总编码时间长度，提升了编码效率，编码方式简单易硬件实现。码方式简单易硬件实现。码方式简单易硬件实现。

【技术实现步骤摘要】
一种用于脉冲神经网络的编码方法


[0001]本专利技术涉及一种用于脉冲神经网络的简易高效编码方法，属于人工智能领域。本专利技术主要用于脉冲神经网络的编码。

技术介绍

[0002]脉冲神经网络被称为是第三代人工神经网络，已经在图像分类、目标跟踪、语音识别等方面取得了优秀的性能，并受到了国内外众多学者和机构的广泛关注和研究。脉冲神经网络的基本计算单元采用的是类脑的神经元，传输的信息采用的是一位的脉冲信号。由于脉冲神经网络的输入是离散的脉冲序列，因此在使用脉冲神经网络对图像或语音等数据进行识别时，需要将数据编码为脉冲序列。
[0003]国内外学者借鉴生物神经元对特定刺激信号的编码机制，给出了多种编码方法，主要包括频率编码、时间编码和群体编码等。频率编码是最常见的一种编码方式，由Adrian和Zotterman于1926年提出，认为随着刺激强度的增加，动作电位的频率也相应增加。频率编码认为大部分的刺激信息都包含在神经元的发放频率中。因此采用频率编码将图片等数据编码为脉冲序列时，数据的值越大，在固定时间内产生的脉冲个数越多。时间编码理论认为，神经本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于脉冲神经网络的编码方法，其特征在于，将需要编码的数据编码为脉冲序列，编码过程的实现包括以下步骤：S1：对需要编码的所有数据进行归一化处理；S2：对归一化处理后的数据以二进制表示；S3：在起始时间点，S2中的数据的最低一位表示在该时间点是否产生脉冲；S4：时间点加一，S2的数据右移一位；S5：S4中的数据的最低一位表示在该时间点是否产生脉冲；S6：重复S4,S5，直至所有的数据为0。2.根据权利要求书1所述的一种用于脉冲神经网络的编码方法，其特征在于：所述步骤S1中的归一化处理，归一化后的数据与归一化前数据的最大值和最小值呈函数关系，归一化函数如下所示：其中，x
′
是数据归一化后的值，x是需要归一化处理的数据，x
min
是需要归一化数据的最小值，x
max
是需要归一化数据的最大值。3.根据权利要求书1所述的一种用于脉冲神经网络的编码方法，其特征在于：所述步骤S1中的归一化处理，归一化处理后的...

【专利技术属性】
技术研发人员：张国和，张剑，王冉，丁莎，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：