[发明专利]具有学习和表达能力的神经网络

权利要求书

1.一种人工神经网络，包括：(a)多个神经元；(b)所述多个神经 元中的每一个是具有存储器的处理器并且位于阵列中；(c)所述多个神 经元包括多个基本神经元和多个结构神经元；(d)所有基本神经元和结 构神经元都被配置为经由活动连接与所述基本神经元和结构神经元中的其 他神经元相关联；(e)每个基本神经元被配置为：(i)表示对所述人工 神经网络的唯一输入值，该唯一值是从包括以下各项的组中选出的至少一 种：激励、事件、多个事件、模式中的序列、事件序列、基本激励、定义 的基本模式、定义的基本数据元素、基本输入激励、以及正被处理的信息 的输出激励；以及(ii)将该唯一值表达为当被结构神经元激活时的输 出；(f)每个结构神经元被配置为：(i)从所述多个神经元中的一对神 经元接收输入，其中该结构神经元是对于该对神经元的关联神经元；以及 (ii)表达该输入作为到该对神经元的输出，来激活用于表达的所述一对 神经元。

2.如权利要求1所述的人工神经网络，其中，所述多个神经元中的任 何一个都能够经由到所述多个神经元中的又一个神经元的活动连接来与所 述多个神经元中的另一个神经元相关联，所述又一个神经元是所述多个结 构神经元之一。

3.如权利要求1所述的人工神经网络，其中，每个结构神经元表示其 相关联的一对神经元的组合模式信息，该结构神经元接收该对神经元的输 入。

4.如权利要求1所述的人工神经网络，其中，所述多个基本神经元位 于所述人工神经网络的根层中。

5.如权利要求1所述的人工神经网络，其中，所述一对神经元包括从 下述组中选出的至少一个，所述组包括：基本神经元与基本神经元、基本 神经元与结构神经元、结构神经元与基本神经元、结构神经元与结构神经 元。

6.如权利要求1所述的人工神经网络，其中，所述多个神经元中的每 个是从下述组中选出的一个或多个，所述组包括：起始神经元、被关联神 经元、以及关联神经元；起始神经元经由到所述关联神经元的连接与被关 联神经元相关联。

7.如权利要求6所述的人工神经网络，其中，所述起始神经元、所述 被关联神经元和所述关联神经元是基于邻近特性连接的，所述邻近特性是 以下各项中的至少一种：正被处理的所述输入的时间、空间、强度、大小 和相对位置。

8.如权利要求6所述的人工神经网络，其中，每个起始神经元能够与 多个被关联神经元相关联，以形成多个神经元对。

9.如权利要求6所述的人工神经网络，其中，每个被关联神经元能够 与多个起始神经元相关联，以形成多个神经元对。

10.如权利要求6所述的人工神经网络，其中，当起始神经元接收输 入并且被关联神经元接收输入时，这些输入被发送到所述起始神经元和所 述被关联神经元的所有关联神经元，所述起始神经元和所述被关联神经元 的关联神经元然后被激活并能够产生输出。

11.如权利要求10所述的人工神经网络，其中，所述被关联神经元能 够按照从包括以下各项的组中选出的方式被激活并且产生输出：与所述起 始神经元同时，以及在所述起始神经元之后。

12.如权利要求10所述的人工神经网络，其中，所述起始神经元和所 述被关联神经元的激活或输出的产生也是基于临近特性的。

13.如权利要求12所述的人工神经网络，其中，所述起始神经元和所 述被关联神经元的临近激活或者来自所述起始神经元和所述被关联神经元 的输出的产生引起从包括以下各项的组中选出的至少一种：如果不存在关 联神经元则创建新关联神经元以及所述起始神经元与所述新关联神经元之 间的连接和所述被关联神经元与所述新关联神经元之间的连接，增强所述 起始神经元与所述关联神经元之间的现有连接和所述被关联神经元与所述 关联神经元之间的现有连接，以及增强所述关联神经元。