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使用脈沖序列進行數據處理的脈沖神經網絡具有優異的低功耗特性，但由于學習算法不成熟，多層網絡練存在收斂困難的問題。利用反向傳播網絡具有學習算法成熟和訓練速度快的特點，設計一種遷移學習算法?；诜聪騻鞑ゾW絡完成訓練過程，并通過脈沖編碼規則和自適應的權值映射關系，將訓練結果遷移至脈沖神經網絡。實驗結果表明，在多層脈沖神經網絡中，遷移學習算法能夠有效解決訓練過程中收斂困難的問題，在 MNIST數據集和 CIFAR-10數據集上的識別準確率分別達到98.56%和56.00俱具有微瓦級別的低功耗特性。
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