[發明專利]神經網絡計算方法和裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202011082665.3
• 申請日: 2020-10-12
• 公開（公告）號: CN112215338A
• 公開（公告）日: 2021-01-12
• 發明（設計）人: 鄧磊;吳臻志;何偉;施路平
• 申請（專利權）人: 北京靈汐科技有限公司
• 主分類號: G06N3/04
• 分類號: G06N3/04;G06N3/063;G06F16/901
• 代理公司: 北京銀龍知識產權代理有限公司 11243
• 代理人: 許靜;黃燦

1.一種神經網絡計算方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取所述神經網絡中的多個輸入信號；

根據多個所述輸入信號在查找表中查找對應的計算結果；

其中，所述查找表中存儲有多個所述輸入信號對應的計算結果。

2.根據權利要求1所述的神經網絡計算方法，其特征在于，所述輸入信號為二值信號；

所述查找表中存儲有多個所述二值信號對應的計算結果。

3.根據權利要求1所述的神經網絡計算方法，其特征在于，多個所述輸入信號包括多個輸入信號分組；所述根據多個所述輸入信號在查找表中查找對應的計算結果，包括：

根據多個所述輸入信號分組分別在多個查找表中查找，以得到多個所述輸入信號分組對應的多個計算結果，其中，多個所述查找表分別存儲有多個所述輸入信號分組對應的計算結果，且一個所述查找表對應一個所述輸入信號分組的計算結果。

4.根據權利要求3所述的神經網絡計算方法，其特征在于，在所述根據多個所述輸入信號分組分別在多個查找表中查找，以得到多個所述輸入信號分組對應的多個計算結果之后，所述方法還包括：

對多個所述計算結果進行加法運算，以得到目標計算結果。

5.根據權利要求4所述的神經網絡計算方法，其特征在于，所述神經網絡為脈沖神經網絡，所述輸入信號為所述脈沖神經網絡的脈沖信號。

6.根據權利要求5所述的神經網絡計算方法，其特征在于，所述脈沖神經網絡包括胞體模塊；

在所述對多個所述計算結果進行加法運算，以得到目標計算結果之后，所述方法還包括：

將所述目標計算結果轉化為膜電位信號；

通過所述胞體模塊將所述膜電位信號轉化為脈沖信號。

7.一種神經網絡計算裝置，其特征在于，所述裝置包括：

獲取模塊，用于獲取所述神經網絡中的多個輸入信號；

查找模塊，用于根據多個所述輸入信號在查找表中查找對應的計算結果；

其中，所述查找表中存儲有多個所述輸入信號對應的計算結果。

8.根據權利要求7所述的神經網絡計算裝置，其特征在于，所述輸入信號為二值信號；

所述查找表中存儲有多個所述二值信號對應的計算結果。

9.根據權利要求7所述的神經網絡計算裝置，其特征在于，多個所述輸入信號包括多個輸入信號分組；所述查找模塊具體用于：

根據多個所述輸入信號分組分別在多個查找表中查找，以得到多個所述輸入信號分組對應的多個計算結果，其中，多個所述查找表分別存儲有多個所述輸入信號分組對應的計算結果，且一個所述查找表對應一個所述輸入信號分組的計算結果。

10.根據權利要求9所述的神經網絡計算裝置，其特征在于，所述裝置還包括：

加法運算模塊，用于對多個所述計算結果進行加法運算，以得到目標計算結果。

11.根據權利要求9所述的神經網絡計算裝置，其特征在于，所述神經網絡為脈沖神經網絡；并且，

所述獲取模塊用于獲取所述脈沖神經網絡中的脈沖信號；所述查找模塊用于根據多個所述脈沖信號在查找表中查找對應的計算結果。

12.根據權利要求11所述的神經網絡計算裝置，其特征在于，所述脈沖神經網絡包括胞體模塊；

所述裝置還包括：

第一轉化模塊，用于將所述目標計算結果轉化為膜電位信號；

第二轉化模塊，用于通過所述胞體模塊將所述膜電位信號轉化為脈沖信號。

13.根據權利要求7-12中任意一項所述的神經網絡計算裝置，其特征在于，所述裝置存儲有所述查找表，所述查找表存儲有多個輸入信號與計算結果的映射關系。