[发明专利]神经网络系统

说明书

提供了神经网络系统，包括多个神经网络与第一多个基础感知单元，所述多个神经网络的每个各自为包括输入层、中间层和输出层的独立完整神经网络；所述多个神经网络形成基础层级与不同于基础层级的至少一个层级；所述基础层级包括多个神经网络，所述基础层级的每个神经网络由来自所述第一多个基础感知单元的单一的基础感知单元的神经单元的神经元构建；所述至少一个层级包括一个或多个神经网络，所述至少一个层级的每个神经网络由来自所述第一多个基础感知单元的一个或多个基础感知单元的神经元构建；所述至少一个层级的神经网络的输入来自所述基础层级的神经网络的输出和/或所述至少一个层级的神经网络的输出。

技术领域

本申请涉及感知技术，具体地，涉及在大规模部署的分布式系统中利用神经网络感知外部事件。

背景技术

在申请号为202110957486.8的中国专利申请中提供了模拟信号路由器，在申请号为202110956226.9的中国专利申请中提供了跨芯片传输模拟信号的模拟信号路由器，在申请号为202110956246.6的中国专利申请中提供了R-SpiNNaker芯片，在申请号为202110957228.X的中国专利申请中提供了R-SpiNNaker系统，在申请号为202110956273.3的中国专利申请中提供了基于R-SpiNNaker系统构建脉冲神经网络，在申请号为202110964601.4的中国专利申请中提供了分布式电容传感器系统，在申请号为202110957229.4的中国专利申请中提供了一种分布式电容传感器系统。这些中国专利申请作为本申请的背景技术，本申请引用其全文，并将其全文合并于此。

分布式系统中包括多个基础硬件单元。本文中将用于同类感知系统以及本申请的多种实施例的基础硬件单元称为“基础感知单元”。基础感知单元是例如现有技术中的R-SpiNNaker芯片，或者其他形式的硬件单元。图1A-图1F给出了基础感知单元的多种例子。

图1A-图1F各自是基础感知单元的结构框图。

在图1A的例子中，基础感知单元包括神经单元与数字路由器。

神经单元包括多个神经元。在一个例子中，神经单元的神经元用于提供SNN(脉冲神经网络)神经元的功能。在又一个例子中，神经单元的神经元用于提供ANN(人工神经网络)神经元的功能。神经单元提供神经元的资源池，其中的神经元可被配置权重以及同其他神经元的连接关系。神经单元是例如处理器核、神经网络芯片或提供神经元资源的芯片。神经单元也可由CPU核中的线程或进程实现。各神经元也可由CPU核中的线程或进程实现。神经元的权重定义了神经元的输入与输出之间的关系。

神经单元同数字路由器耦合。从而神经单元的各个神经元通过数字路由器接收输入和/或传递输出。神经元的输入/输出以数据包形式通过数字路由器传输。数字路由器包括路由表，其描述了从一个神经元接收的数据包被路由到哪个或哪些神经元。

以SNN为例，SNN神经元接收神经脉冲(简称脉冲)，并输出脉冲。用例如AER包代表脉冲。SNN神经元收到AER包代表收到脉冲，SNN神经元输出AER(Address-EventRepresentation，地址事件表示)包代表SNN神经元被激活并输出脉冲。SNN神经元从数字路由器接收AER包并向数字路由器输出AER包。用于模拟SNN神经元的计算模型属于现有技术，根据本申请的实施例也利用将来可能出现的SNN神经元模型。

多个SNN神经元组成SNN。在本说明书中，同神经单元相比，SNN具有指定的拓扑结构与有意义的功能，构成SNN的各SNN神经元具有指定的参数或权重。SNN是被创建的。通过配置或编程数字路由器，例如，更新数字路由器的路由表，来利用神经单元的神经元资源创建或调整SNN。从而神经单元的SNN神经元在不同时刻可用于构建不同的SNN。神经单元中也可同时存在多个SNN。在上面列出的现有技术上，将提供SNN神经元的神经单元称为SNN单元。