[發明專利]脈沖神經網絡中神經元的信號處理方法及該網絡訓練方法

有效

• 申請號: 202110808342.6
• 申請日: 2021-07-16
• 公開（公告）號: CN113255905B
• 公開（公告）日: 2021-11-02
• 發明（設計）人: 西克·薩迪克·尤艾爾阿明;邢雁南;魏德爾·菲利普;鮑爾·菲利克斯·克里斯琴
• 申請（專利權）人: 成都時識科技有限公司
• 主分類號: G06N3/063
• 分類號: G06N3/063;G06N3/08
• 代理公司: 深圳紫藤知識產權代理有限公司 44570
• 代理人: 汪阮磊

1.一種脈沖神經網絡中神經元的信號處理方法，該脈沖神經網絡包括若干層，每一所述的層包括若干所述的神經元，其特征在于，該信號處理方法包括如下步驟：

接收步驟：至少一個所述神經元接收至少一路輸入脈沖序列；

累積步驟：基于所述至少一路輸入脈沖序列加權求和，獲得該神經元的膜電壓；

激活步驟：當所述膜電壓超過閾值后，基于所述膜電壓與所述閾值的比值確定該神經元激發的脈沖的幅度。

2.根據權利要求1所述的脈沖神經網絡中神經元的信號處理方法，其特征在于：所述基于所述膜電壓與所述閾值的比值確定該神經元激發的脈沖的幅度，具體為：

在單個模擬時間步，激發的脈沖的幅度與所述膜電壓與所述閾值的比值相關。

3.根據權利要求1所述的脈沖神經網絡中神經元的信號處理方法，其特征在于：所述基于所述膜電壓與所述閾值的比值確定該神經元激發的脈沖的幅度，具體為：

在單個模擬時間步，激發的脈沖的幅度與單位脈沖幅度的比值，等于所述膜電壓與所述閾值的比值向下取整的值。

4.根據權利要求1-3任一項所述的脈沖神經網絡中神經元的信號處理方法，其特征在于：所述的基于所述至少一路輸入脈沖序列加權求和，獲得膜電壓，具體包括：

基于后突觸電位核與每路輸入脈沖序列卷積后加權求和，獲得膜電壓。

5.根據權利要求4所述的脈沖神經網絡中神經元的信號處理方法，其特征在于：所述的基于所述至少一路輸入脈沖序列加權求和，獲得膜電壓，具體包括：

基于后突觸電位核與每路輸入脈沖序列卷積后加權求和，以及不應期核與所述神經元輸出脈沖序列的卷積，獲得膜電壓。

6.根據權利要求4所述的脈沖神經網絡中神經元的信號處理方法，其特征在于：

其中，??(??) 是神經元膜電壓，??_??是第??個突觸權重，??(??)是后突觸電位核，??_?? (??)是第??個輸入脈沖序列，‘*’為卷積操作，t 為時間。

7.根據權利要求5所述的脈沖神經網絡中神經元的信號處理方法，其特征在于：

其中，??(??)是神經元膜電壓，??(??)是不應期核，??'(??)是所述神經元輸出脈沖序列，??_??是第??個突觸權重，??(??)是后突觸電位核，??_?? (??)是第??個輸入脈沖序列，‘*’為卷積操作，t 為時間。

8.根據權利要求6 所述的脈沖神經網絡中神經元的信號處理方法，其特征在于：

其中的后突觸電位核，突觸動態函數，膜動態函數，是突觸時間常數、是膜時間常數，t 為時間。

9.根據權利要求7 所述的脈沖神經網絡中神經元的信號處理方法，其特征在于：

其中的后突觸電位核，突觸動態函數，膜動態函數，是突觸時間常數、是膜時間常數，t 為時間；不應期核，??為閾值，當??(??) ≥ ??時，??'(??)= ???(??)/??? ，否則??'(??) =0。

10.一種脈沖神經網絡訓練方法，所述脈沖神經網絡包括若干層，每一所述的層包括若干神經元，其特征在于：

所述神經元在網絡訓練中處理信號時，包括如下步驟：

接收步驟：至少一個所述神經元接收至少一路輸入脈沖序列；

累積步驟：基于所述至少一路輸入脈沖序列加權求和，獲得膜電壓；

激活步驟：當所述膜電壓超過閾值后，基于所述膜電壓與所述閾值的比值確定該神經元激發的脈沖的幅度；

所述脈沖神經網絡的總損失包括第一損失和第二損失，其中所述第一損失反映的是脈沖神經網絡的預期輸出結果與脈沖神經網絡實際輸出結果之間的差距，所述第二損失反映的是神經元的活性或活動程度。