[发明专利]神经元电路及其方法

说明书

相关申请的交叉引用

本申请涉及并要求2012年7月25日提交的美国临时专利申请N0.61/675,736的权利，在此将全部公开的内容并入本文。

关于联邦基金声明

本发明是在美国政府合同HRL0011-09-C-0001的支持下作出的。美国政府在本发明中享有一定的权利。

技术领域

本公开涉及神经处理，尤其涉及神经元电路。更具体而言，本公开涉及具有可编程活动动力学(kinetic dynamic)、稳态可塑性和轴突延迟的尖峰域神经元电路。

背景技术

人类大脑包括约10¹¹个神经元和10¹⁵个神经键。形成人类大脑的神经元、神经键以及它们的网络是非常复杂的生物系统。图1A示出了生物神经元的简化图。在图1A中，神经元接收若干刺激性输入电流信号(i₁,i₂,i₃…)并产生单个输出信号V_out。图1B示出了典型的输出信号的示例。其包括一连串的尖峰，这些尖峰为短时脉冲。输出信息被编码成这些尖峰(t1,t2…)的时序。

附图1C示出了神经键电路的简化模型。神经键的输入端被指定为接收突触前神经元的输出电压信号。该电压被称为突触前输入电压并被表示为V_pre。神经键的输出端被指定为将电流提供到突触后神经元的输入节点中。该神经键的输出电流被表示为i_s。

神经元计算机已用于模仿神经元和神经键的行为，并且已提出模仿它们行为的电路。在2011年6月12日提交的美国专利申请No.13/151,763中，J.Cruz-Albercht、P.Petre和N.Srinivasa描述了一种“High-Order Time Encoded Based Neuron Circuit”。所描述的电路具有多个生物机制，但不包括模拟活动动力学、稳态可塑性和轴突延迟的特征的电路。

活动动力学是指与神经元的神经键相关联的信号动力学。特别地，活动动力学是指来自尖峰输入端的神经键输出响应的时间演化。这个时间响应具有指数衰减的形状。稳态可塑性是指神经元网络相对于神经网络活动性调节它们自身的应激性的的能力。这种自我调节用于将长时间内的输出平均尖峰率发展成目标值。轴突延迟是指一个轴突中的延迟，轴突一般传导电脉冲离开神经元的细胞体。该延迟与尖峰通过轴突的时间相关联。轴突将产生尖峰的神经元核心连接到接收该尖峰的延迟版本的目标神经键。

在2010年10月26日发布的美国专利No.7,822,698中，J.Cruz-Albercht和P.Petre描述了“Spike Domain and Pulse Domain Non-Linear Processors”。美国专利No.7,822,698中描述的神经元电路具有尖峰域特征但是不包括模拟活动动力学、稳态可塑性和轴突延迟的特征的电路。

J.Cruz-Albercht、M.Yung和Srinivasa在“Energy-Efficient Neuron,Synapse and STDP Circuits”(IEEE Trans.on Biomedical Circuits and Systems,pp.246-256，Vol.6,No.3，2012年6月)中描述了另一种电路。该电路确实描述了神经元核心但是不包括任何提供关于活动动力学、稳态可塑性和轴突延迟的特征的电路。

J.Lazzaro在“Low-Power Silicon Spiking Neurons and Axons”(IEEE Symposium on Circuitry and Systems,pp.2220-2223,1992年)中还描述了另一种电路。该论文描述了一种稳态可塑性和活动动力学的电路。然而，与神经元相关联的神经键的每个输入端都需要一个电容器，这将需要很多的电容器。

C.Bartolozzi等在“Silicon Synaptic Homoestasis)”(Brain Inspired Cognitive Systems,2006年10月)中描述了一种轴突延迟类型的电路。但是，该电路针对每个延迟级需要两个电容器。

需要一种克服现有技术中上述不足的电路。鉴于模仿包括约10¹¹神经元和10¹⁵个神经键的人类大脑的挑战，因此期望在更精确地模仿神经元和神经键的生物学特性的同时减少电路的复杂度。本公开的实施例就是从这些和其他的需求出发。