[發明專利]神經元模型、拓撲結構、信息處理方法和視網膜神經元

在審

• 申請號: 202011090143.8
• 申請日: 2020-10-13
• 公開（公告）號: CN112257846A
• 公開（公告）日: 2021-01-22
• 發明（設計）人: 趙蓉;楊哲宇;施路平;王韜毅;何偉
• 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;G06N3/06
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆

1.一種神經元模型，其特征在于，包括：至少兩個獨立的神經網絡單元，每個所述神經網絡單元用于處理不同數據格式的信號；

其中，在所述神經元模型的各所述神經網絡單元中，選通一個神經網絡單元。

2.根據權利要求1所述的神經元模型，其特征在于，還包括：選通器件，所述選通器件分別與各所述神經網絡單元相連；

所述選通器件，用于在所述神經元模型中選通一個神經網絡單元。

3.根據權利要求2所述的神經元模型，其特征在于，所述選通器件為程控器件，所述神經元模型還包括：選通控制器件，所述選通控制器件與所述選通器件相連；

所述選通控制器件，用于確定待選通的目標神經網絡單元，并向所述選通器件發送與所述目標神經網絡單元匹配的選通控制指令；

所述選通器件，具體用于根據所述選通控制指令，選通所述神經元模型中的所述目標神經網絡單元。

4.根據權利要求3所述的神經元模型，其特征在于，所述選通控制器件與所述神經元模型的輸入端相連；

所述選通控制器件用于，解析輸入信號中包括的路由選擇信息，并根據所述路由選擇信息，確定待選通的目標神經網絡單元。

5.根據權利要求1-4任一項所述的神經元模型，其特征在于，所述神經元模型中的神經網絡單元包括：第一神經網絡單元和第二神經網絡單元；

所述第一神經網絡單元，用于對模擬信號進行處理并輸出；

所述第二神經網絡單元，用于對脈沖信號進行處理并輸出。

6.根據權利要求5所述的神經元模型，其特征在于，所述第一神經網絡單元為人工神經網絡單元，所述第二神經網絡單元為脈沖神經網絡單元。

7.一種神經元拓撲結構，其特征在于，包括第一神經元模型、第二神經元模型和數據格式轉換器件；

所述第一神經元模型和所述第二神經元模型通過所述數據格式轉換器件相連，所述第一神經元模型和所述第二神經元模型中分別選通不同類型的神經網絡單元；

所述數據格式轉換器件，用于將所述第一神經元模型所適配的第一數據格式的信號，轉換為所述第二神經元模型所適配的第二數據格式的信號；

其中，所述第一神經元模型和所述第二神經元模型為權利要求1-6中任一所述的神經元模型。

8.根據權利要求7所述的神經元拓撲結構，其特征在于，所述第一神經元模型中選通脈沖神經網絡單元，所述第二神經元模型中選通人工神經網絡單元；

所述數據格式轉換器件的輸入端與所述第一神經元模型的輸出端相連，所述數據格式轉換器件的輸出端與所述第二神經元模型的輸入端相連；

所述數據格式轉換器件具體用于：將所述第一神經元模型分時輸出的各脈沖信號進行設定時長的累加，得到模擬信號，并將所述模擬信號發送至所述第二神經元模型。

9.根據權利要求7所述的神經元拓撲結構，其特征在于，所述第一神經元模型中選通脈沖神經網絡單元，所述第二神經元模型中選通人工神經網絡單元；

所述數據格式轉換器件的輸入端與所述第一神經元模型的最后一個隱藏層中的各輸出端相連，所述數據格式轉換器件的輸出端與所述第二神經元模型的輸入端相連；

所述數據格式轉換器件具體用于：將所述第一神經元模型的最后一個隱藏層中的各輸出端在同一時刻輸出的各脈沖信號進行累加，得到模擬信號，并將所述模擬信號發送至所述第二神經元模型。

10.根據權利要求7所述的神經元拓撲結構，其特征在于，所述第一神經元模型中選通人工神經網絡單元，所述第二神經元模型中選通脈沖神經網絡單元；

所述數據格式轉換器件的輸入端與所述第一神經元模型的輸出端相連，所述數據格式轉換器件的輸出端與所述第二神經元模型的輸入端相連；

所述數據格式轉換器件具體用于：按照設定采樣規則，將所述第一神經元模型輸出的模擬信號進行信號采樣，并將采樣得到的脈沖信號發送至所述第二神經元模型。