[发明专利]前馈神经网络下基于FPGA的STDP突触可塑性实验平台

说明书

本发明提供一种前馈神经网络下基于FPGA的STDP突触可塑性实验平台，该实验平台包括有相互连接的FPGA开发板和上位机，以FPGA为下位机，配助以C++编写的人机操作界面进行突触强度连接变化波形和动力学特性观测与参数整定。其中FPGA实现数学模型，利用外部刺激信号作用于多层前馈神经元网络以及突触连接模型中，上位机用于进行参数的调整以及突触变化波形的观测及其突触自适应变化等动力学分析。本发明的效果在于基于高速运算的FPGA神经元突触可塑性计算平台，生物神经突触连接的无动物实验，实现了现象型神经元之间对于突触可塑性部分的硬件建模，并能够有效地稳定学习过程，达到与真实神经元突触可塑连接的一致性。

技术领域

本发明涉及生物医学工程技术，特别是一种前馈神经网络下基于FPGA的STDP突触可塑性实验平台。

背景技术

在生物神经系统中，大量神经元通过突触相互联系形成神经回路，突触是神经元信息传递的重要部位，神经元之间的通信也是依靠突触作为媒介。在神经元网络中，突触的不同连接方式也影响着其神经网络的功能。兴奋时间依赖型的突触可塑性是突触可塑性的一种，通过突触前和突触后动作电位精确的时间差驱动。因此基于STDP的学习法则适用于学习一些与时间相关的神经现象，比如动作电位—时间同步。传统的与权重独立的STDP学习法则创造了不稳定的学习过程，导致了平衡双峰的权重分布。曾有研究指出，对单个神经元以及前馈神经元网络，STDP是如何根据尖峰放电序列的放电时刻来实现输入选择性的。有关STDP规则的研究在最近几年取得了很大的进展，然而外部刺激影响神经元网络的可塑性以及信息在神经元网络中传导的机制尚不明确。

生物实验由于其高昂的成本以及伦理道德的底线而存在一定的局限性；计算机软件仿真工作繁琐，而神经元模型和突触连接构建的模拟电路，实验可扩展性和灵活性都有局限，不易于仿真工作的操作和开展。因此神经元突触可塑性变化在前馈神经网络下的高性能硬件实现，是一个全新的研究方向。

现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)技术是专用集成电路(ASIC)领域中的一种半定制电路技术，其解决了定制电路的不足以及以往可编程器件门电路数有限的问题，在以生物神经系统为对象的计算神经科学领域逐渐受到青睐。相对于模拟电路平台开发周期长等缺点，FPGA因其集成度高、体积小、并行计算、可重复配置、编程灵活、可靠性好、低功耗等优点使其能够实现真实时间尺度下神经元突触连接模块的动态特性变化和分析。应用能够并行运算的FPGA，可以完成真实时间尺度下神经元间突触连接的仿真和动态分析，提高运算效率，在神经编码信息传递，信息监测，神经疾病的治疗等方面有着重要的应用价值。

现有的技术还处于基础阶段，因此仍存在以下缺点：尚无基于FPGA的功能完善的专用STDP突触可塑性实验平台；运用FPGA实现的硬件仿真突触计算模型结构比较简单，精度不高；人机界面尚未完善，无法进行实时的控制操作与数据分析，因此对FPGA硬件神经元突触权重变化动态特性的操作分析比较困难。

发明内容

针对上述其技术不足之处，本发明的目的在于提供一种前馈神经网络下基于FPGA的STDP突触可塑性实验平台，使研究人员可以灵活轻便的完成不同前馈层下神经元突触可塑性变化的相关实验，通过操作界面直观读取数据，为研究神经元的信息传递，信息监测，非线性特性以及突触可塑性对神经元信息传递的作用提供重要理论依据。