[发明专利]根据突触前神经元的激发生成消息有效

专利信息
申请号: 201380062647.0 申请日: 2013-12-02
公开(公告)号: CN104854602A 公开(公告)日: 2015-08-19
发明(设计)人: 科里·M·蒂博;基里尔·明科维奇;纳拉延·斯里尼瓦桑 申请(专利权)人: HRL实验室有限责任公司
主分类号: G06N3/02 分类号: G06N3/02
代理公司: 北京天昊联合知识产权代理有限公司 11112 代理人: 顾丽波;李荣胜
地址: 美国加利*** 国省代码: 美国;US
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摘要:
搜索关键词: 根据 突触 神经元 激发 生成 消息
【说明书】:

有关联邦资助研究或开发的声明

本发明是在美国政府的支持下,基于国防高级研究计划局(DARPA)授权的授权号为HR0011-09-C-0001(SyNAPSE)而作出的。美国政府享有本发明的一定权利。

相关申请

本申请涉及并要求2012年12月3日提交的美国临时专利申请No.61/732,621和2013年12月2日提交的美国非临时专利申请No.14/094,589的优先权,在此通过引用将其全部内容并入本文。

技术领域

本技术一般涉及神经网络,尤其涉及在神经网络中有效地传输神经元激发信息。更具体地,本技术公开了一种在大型神经网络模型中的激发率独立(firing rate independent)的尖峰消息传输。

背景技术

当前计算和软件范例已经严重地阻碍了可以在合理的时间范围内模拟生物的真实可伸缩神经元模型。

对例如神经系统之类的神经网络的模拟中有两个主要的步骤:在网络或系统的各个部分中逐渐增加对控制方程的求解;以及将结果发送给网络或系统的其他部分。

现有以下一个或多个示例性系统:M.Mahowald发表在California Inst.Technol.,Pasadena,CA,1992的博士论文VLSI analogs of neuronal visual processing:A synthesis of form and function;K.Boahen发表在IEEE电路与系统学报I(IEEE Transactions on Circuits and Systems I),vol.51,no.7,pp.1269-80,2004的A burst-mode word-serial address-event link-I:transmitter design;K.Boahen发表在IEEE电路与系统学报I,vol.51,no.7,pp.1281-91,2004的A burst-mode word-serial address-event link-II:receiver design;K.Boahen发表在IEEE电路与系统学报II(IEEE Transactions on Circuits and Systems II),vol.47,no.5,pp.416-34,2000的Point-to-point connectivity between neuromorphic chips using address events;Javier Navaridas、Mikel Luján、Jose Miguel-Alonso、Luis A.Plana和Steve Furber于2009年在第23届国际超级计算会议学报(Proceedings of the 23rd international conference on Supercomputing(ICS'09))ACM,New York,NY,USA,286-295发表的Understanding the interconnection network of SpiNNaker;M.D.Humphries、R.D.Stewart和K.N.Gurney发表在神经系统学期刊(The Journal of Neuroscience),vol.26,no.50,pp.12921-12942,2006的A physiologically plausible model of action selection and oscillatory activity in the basal ganglia;C.M.Thibeault、R.Hoang和F.C.Harris Jr.于2011年3月在ISCA第3届生物信息学和计算机生物学国际会议)(ISCA's 3rd International Conference on Bioinformatics and Computational Biology(BICoB'11)),New Orleans,Louisiana发表的A novel multi-gpu neural simulator(。

对大型神经网络的模拟进行分布已经为人熟知。随后通过独立的计算机或节点并行模拟模型的不同部分。在每次迭代时对神经元模型进行整合,并将尖峰信息发送给与那些激发的神经元连接的所有神经元。

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