[发明专利]动态地指派和检查突触延迟有效
申请号: | 201480056520.2 | 申请日: | 2014-08-21 |
公开(公告)号: | CN105659260B | 公开(公告)日: | 2018-06-29 |
发明(设计)人: | A·莎拉;R·H·金鲍尔;B·什皮纳尔 | 申请(专利权)人: | 高通股份有限公司 |
主分类号: | G06N3/04 | 分类号: | G06N3/04 |
代理公司: | 上海专利商标事务所有限公司 31100 | 代理人: | 唐杰敏 |
地址: | 美国加利*** | 国省代码: | 美国;US |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 延迟参数 神经网络 突触 延迟 初始化 语句 指派 更新 检查 | ||
一种用于动态地修改神经网络中的突触延迟的方法,包括:初始化延迟参数以及操作神经网络。该方法进一步包括基于程序来动态地更新延迟参数,该程序基于包括延迟参数的语句。
背景
领域
本公开的某些方面一般涉及神经系统工程,尤其涉及用于动态地指派和检查突触延迟的系统和方法。
背景
可包括一群互连的人工神经元(即神经元模型)的人工神经网络是一种计算设备或者表示将由计算设备执行的方法。人工神经网络可具有生物学神经网络中的对应的结构和/或功能。然而,人工神经网络可为其中传统计算技术是麻烦的、不切实际的、或不胜任的某些应用提供创新且有用的计算技术。
人工神经网络经受突触延迟的影响。最近,突触延迟已被用于某些网络特性的兴起。在其应用期间,已发现突触延迟可允许实现丰富的特征。然而,用于网络模型中突触延迟的指派的常规方法最多是自组织的。另外,一些网络模型只允许在初始化期间指派突触延迟,且不提供在模拟期间动态地修改突触延迟的任何方法。因此,没有动态地指派和检查网络模型中的突触的延迟的标准和直接的方法。
概述
根据本公开的一方面,公开了一种用于动态地修改神经网络中的突触延迟的方法。该方法包括:初始化延迟参数;以及操作神经网络。该方法进一步包括基于程序来动态地更新延迟参数,该程序基于包括延迟参数的语句。
根据本公开的另一方面,公开了一种用于动态地修改神经网络中的突触延迟的装置。该装置包括存储器和处理器。处理器被配置成初始化延迟参数以及操作神经网络。处理器被进一步配置成基于程序来动态地更新延迟参数,该程序基于包括延迟参数的语句。
根据本公开的又一方面,公开了一种用于动态地修改神经网络中的突触延迟的装备。该装备包括用于初始化延迟参数的装置。该装备还包括用于操作神经网络的装置。此外,该装备包括用于基于程序来动态地更新延迟参数的装置,该程序基于包括延迟参数的语句。
根据本公开的又一方面,公开了一种用于动态地修改神经网络中的突触延迟的计算机程序产品。该计算机程序产品包括其上编码有程序代码的非瞬态计算机可读介质。该程序代码包括用于初始化延迟参数的程序代码。该程序代码还包括用于操作神经网络的程序代码。该程序代码进一步包括用于基于程序来动态地更新延迟参数的程序代码,该程序基于包括延迟参数的语句。
附图简述
在结合附图理解下面阐述的详细描述时,本公开的特征、本质和优点将变得更加明显,在附图中,相同附图标记始终作相应标识。
图1解说了根据本公开的某些方面的示例神经元网络。
图2解说了根据本公开的某些方面的计算网络(神经系统或神经网络)的处理单元(神经元)的示例。
图3解说了根据本公开的某些方面的尖峰定时依赖可塑性(STDP)曲线的示例。
图4解说了根据本公开的某些方面的用于定义神经元模型的行为的正态相和负态相的示例。
图5解说了根据本公开的某些方面的使用通用处理器来设计神经网络的示例实现。
图6解说了根据本公开的某些方面的设计其中存储器可以与个体分布式处理单元对接的神经网络的示例实现。
图7解说了根据本公开的某些方面的基于分布式存储器和分布式处理单元来设计神经网络的示例实现。
图8解说了根据本公开的某些方面的神经网络的示例实现。
图9是解说用于动态地修改神经网络中的突触延迟的方法的流程图。
详细描述
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