[發明專利]神經網絡計算核信息處理方法和系統

有效

• 申請號: 201710085547.X
• 申請日: 2017-02-17
• 公開（公告）號: CN106971229B
• 公開（公告）日: 2020-04-21
• 發明（設計）人: 裴京;吳臻志;施路平;鄧磊;李國齊
• 申請（專利權）人: 清華大學
• 主分類號: G06N3/063
• 分類號: G06N3/063
• 代理公司: 北京華進京聯知識產權代理有限公司 11606
• 代理人: 王程

1.一種神經網絡計算核信息處理方法，其特征在于，所述方法包括：

根據計算核的處理模式確定進行復用的前端計算核，所述處理模式包括復用模式和非復用模式；

根據確定的進行復用的前端計算核的數量和范圍確定前端計算核復用組，所述前端計算核復用組包括至少兩個前端計算核；

將運算步劃分為大于或等于所述前端計算核的數量個運算周期；所述運算步被至少劃分為兩個運算周期；

根據所述前端計算核復用組中各個前端計算核需發送的神經元信息的信息量，為前端計算核復用組中的各個前端計算核配置一個或多個運算周期；且在為各個所述計算核配置運算周期時保證所述一個運算周期只對應一個所述計算核；

根據所述前端計算核復用組中各個前端計算核配置的運算周期，確定與所述前端計算核復用組中各個前端計算核對應的當前計算核的樹突的運算周期和當前計算核的胞體的運算周期；

在當前運算步內，當前計算核的樹突按照所述當前計算核的樹突的運算周期接收對應的前端計算核發送的神經元信息，當前計算核的樹突按照所述當前計算核的胞體的運算周期進行計算。

2.根據權利要求1所述的神經網絡計算核信息處理方法，其特征在于，所述將運算步劃分為至少兩個運算周期，包括：

將運算步等間隔劃分為至少兩個運算周期。

3.根據權利要求1所述的神經網絡計算核信息處理方法，其特征在于，

將運算步劃分為大于或等于所述前端計算核的數量個運算周期包括：

將所述運算步進行非等間隔的劃分；

根據所述前端計算核復用組中各個前端計算核需發送的神經元信息的信息量，為前端計算核復用組中的各個前端計算核配置一個或多個運算周期包括：

為所述前端計算核復用組中神經元信息的信息量大的前端計算核配置相對較長的運算周期，為所述前端計算核復用組中神經元信息的信息量小的前端計算核配置相對較短的運算周期。

4.根據權利要求1所述的神經網絡計算核信息處理方法，其特征在于，所述前端計算核輸出的神經元信息，包括：

前端計算核持續輸出的人工神經元信息。

5.一種神經網絡計算核信息處理系統，其特征在于，包括：

復用組確定模塊，用于根據計算核的處理模式確定進行復用的前端計算核；根據確定的進行復用的前端計算核的數量和范圍確定前端計算核復用組，其中，所述處理模式包括復用模式和非復用模式；所述前端計算核復用組包括至少兩個前端計算核；

運算周期分配模塊，用于

將運算步劃分為大于或等于所述前端計算核的數量個運算周期；所述運算步被至少劃分為兩個運算周期；

根據所述前端計算核復用組中各個前端計算核需發送的神經元信息的信息量，為前端計算核復用組中的各個前端計算核配置一個或多個運算周期；且在為各個所述計算核配置運算周期時保證所述一個運算周期只對應一個所述計算核；根據所述前端計算核復用組中各個前端計算核配置的運算周期，確定與所述前端計算核復用組中各個前端計算核對應的當前計算核的樹突的運算周期和當前計算核的胞體的運算周期；

神經元信息接收模塊，用于在當前運算步內，當前計算核的樹突按照所述當前計算核的樹突的運算周期接收對應的前端計算核發送的神經元信息，當前計算核的樹突按照所述當前計算核的胞體的運算周期進行計算。

6.根據權利要求5所述的神經網絡計算核信息處理系統，其特征在于：

所述運算周期分配模塊，用于將運算步等間隔劃分為至少兩個運算周期。

7.根據權利要求5所述的神經網絡計算核信息處理系統，其特征在于：

所述運算周期分配模塊，用于將所述運算步進行非等間隔的劃分；為所述前端計算核復用組中神經元信息的信息量大的前端計算核配置相對較長的運算周期，為所述前端計算核復用組中神經元信息的信息量小的前端計算核配置相對較短的運算周期。

8.根據權利要求5所述的神經網絡計算核信息處理系統，其特征在于：

所述神經元信息接收模塊，用于接收所述前端計算核持續輸出的人工神經元信息。