摘要
本发明公开了一种基于随机阈值开关忆阻器的手写数字图像分类识别方法,包括:获取手写数字图像分类识别数据集,将手写数字图像灰度值归一化后展平为一维矩阵,构造对应数字图像原始通道的泊松编码器;构建手写数字图像分类识别脉冲神经网络,将泊松编码器通过突触连接至随机阈值开关忆阻器模型组成的神经元,由输出神经元输出对应于手写图像的识别结果;通过数据集对手写数字图像分类识别脉冲神经网络进行训练;将手写数字图像展平后输入训练好的手写数字图像分类识别脉冲神经网络,得到手写数字图像分类识别结果。本发明对于解决手写数字图像识别应用领域中与高性能、低能耗存算一体网络架构相关的一系列技术问题具有重要的实际应用价值。
技术关键词
分类识别方法
忆阻器模型
开关
粒子
脉冲
编码器
细丝
状态转换时间
分类识别装置
蒙特卡洛
代表
神经网络参数
训练神经网络
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纳米
数据
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