一种脉冲神经网络的在线训练方法及相关产品

本申请公开了一种脉冲神经网络的在线训练方法及相关产品，可应用于人工智能技术领域，该方法包括：基于基础脉冲神经网络中每一层神经元单元的累计资格迹和固定辅助头确定所述基础脉冲神经网络中每一层神经元单元的特征向量；基于所述特征向量确定所述基础脉冲神经网络中每一层神经元单元的局部损失；基于所述局部损失对所述基础脉冲神经网络中每一层神经元单元进行参数优化，并得到训练好的目标脉冲神经网络。如此，引入资格迹，通过局部损失对基础脉冲神经网络中每一层神经元单元进行参数优化，使脉冲神经网络在时间维度和空间维度上完全解耦，提高了训练效率。