[发明专利]用于尖峰神经计算的方法和装置有效
| 申请号： | 201380008188.8 | 申请日： | 2013-02-07 |
| 公开（公告）号： | CN104094293B | 公开（公告）日： | 2017-08-15 |
| 发明（设计）人： | J·F·亨泽格;V·阿帕林 | 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;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海专利商标事务所有限公司31100 | 代理人： | 亓云 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本公开的某些方面提供用于一般线性系统的尖峰神经计算的方法和装置。一个示例方面是将信息编码在尖峰之间的相对定时中的神经元模型。然而，突触权重不是必需的。换句话说，连接可以存在(显著突触)或者不存在(不显著或不存在的突触)。本公开的某些方面使用二进制值的输入和输出并且不要求突触后滤波。然而，某些方面可涉及对连接延迟(例如，树突延迟)的建模。单个神经元模型可被用于计算任何一般线性变换x＝AX+BU到任何的任意性精度。这一神经元模型还可以能够学习，诸如学习输入延迟(例如，对应于缩放值)以达成目标输出延迟(或输出值)。学习还可被用于确定因果输入的逻辑关系。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 尖峰 神经 计算 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种使用尖峰神经网络来学习的方法，包括：(a)根据与至神经元模型的输入相关联的当前延迟来延迟所述神经元模型中的输入尖峰，其中所述输入尖峰发生在相对于所述神经元模型的参考时间而言的输入尖峰时间处；(b)至少部分地基于经延迟的输入尖峰来从所述神经元模型发射输出尖峰；(c)确定从所述神经元模型发射所述输出尖峰与所述神经元模型的所述参考时间之间的实际时间差；以及(d)基于目标时间差与所述实际时间差之差、所述当前延迟、以及所述输入尖峰的输入尖峰时间来调节与所述输入相关联的所述当前延迟。
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