一种基于新型脉冲神经网络的稀疏数据高效处理方法

本发明公开了一种基于新型脉冲神经网络的稀疏数据高效处理方法，包括：步骤1，设计并实现基于双线性整合的新型脉冲神经元架构；步骤2，基于所述脉冲神经元模型构建新型脉冲神经网络；步骤3，准备训练集和验证集数据；步骤4，对原始数据进行预处理；步骤5，将数据转化为稀疏的离散脉冲形式；步骤6，执行前向传播、计算损失函数和更新网络参数等步骤进行网络训练；步骤7，计算每轮训练后的验证集准确率并保存最优模型；步骤8，根据损失函数值和验证集准确率判断训练停止时机；步骤9，部署最优模型用于推理。