[发明专利]用于创建脉冲神经网络的方法、设备和计算机程序

权利要求书

1.一种用于通过将深度神经网络转换成脉冲神经网络（英文Spiking NeuralNetwork）来创建脉冲神经网络的方法，所述方法包括如下步骤：

- 将可预先给定的控制模式（英文rollout pattern）分派给所述深度神经网络，

其中所述控制模式表征计算的顺序，所述深度神经网络的层或神经元按照所述顺序来确定所述层或神经元的中间参量，而且

其中所述控制模式表征所述深度神经网络的层或神经元中的哪些层或神经元与所述顺序无关地来确定其中间参量；

- 在使用所述控制模式的情况下对所述深度神经网络进行教导；

- 将所述深度神经网络转换成所述脉冲神经网络，

其中根据所述控制模式来选择被分配给所述脉冲神经网络的连接和/或神经元的延迟。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述深度神经网络具有至少一个跨接连接，

其中在将所述深度神经网络转换成所述脉冲神经网络时，根据所述控制模式和/或根据所述深度神经网络的通过所述脉冲神经网络的跨接连接被跨接的层的数目来选择所述跨接连接的所分配的延迟。

3.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中在进行所述教导时对所述深度神经网络的参数和/或中间参量进行量化。

4.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中所述控制模式对应于流控制模式（英文Streaming Rollout）。

5.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中在进行所述教导时使用空间信号丢失（英文Spatial Dropout）。

6.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中所述深度神经网络的训练输入参量分别多次相继被布置成相同输入参量的序列，或者所述训练输入参量是时间上连续的输入参量的序列，而且

其中基于所述序列来对所述深度神经网络进行教导。

7.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中在所述转换之后，运行所述脉冲神经网络，尤其是根据所述延迟来运行所述脉冲神经网络，

其中在所述脉冲神经网络运行时，使所述脉冲神经网络的权重或连接在如下时间步长之内缩放，在所述时间步长期间，有输入参量附在所述脉冲神经网络的输入端处。

8.根据权利要求7所述的方法，其中在所述脉冲神经网络运行时，所述脉冲神经网络的输入参量是基于事件的照片、尤其是基于事件的摄像机的基于事件的照片的序列或时间序列。

9.一种计算机程序，所述计算机程序包括如下指令，在通过计算机来实施所述计算机程序时，所述指令促使所述计算机来实施根据权利要求1至8中任一项所述的方法。

10.一种机器可读存储元件，在其上存储有根据权利要求9所述的计算机程序。

11.一种设备，所述设备被设立为实施根据权利要求1至8中任一项所述的方法。

12.一种脉冲神经网络，其通过实施根据权利要求1至8中任一项所述的方法来获得。