一种脉冲神经网络构建方法

本发明公开一种脉冲神经网络构建方法，涉及深度学习技术领域，解决现有脉冲神经网络在计算机视觉任务上的性能不足且使用NAS时搜索时间长的问题；本发明包括S1：确定脉冲神经网络的应用场景和性能需求；S2：收集对应应用场景的数据并进行预处理；S3：对人工神经网络进行训练量化，然后将训练好的人工神经网络根据人工神经网络的空间量化和脉冲神经网络的时间量化之间的等效映射关系转换为脉冲神经网络；S4：根据峰值神经结构搜索算法搜寻性能最佳的脉冲神经网络；S5：将性能最佳的脉冲神经网络部署到指定应用场景；本发明通过引入尖峰神经结构搜索方法，自动寻找最优的SNN架构，减少对手工设计的需求，提高设计效率和网络性能。