[发明专利]实现马尔科夫随机场概率编码的方法及神经电路

说明书

技术领域

本发明涉及神经电路技术领域，特别涉及一种通过神经电路实现马尔科夫随机场概率编码的方法及神经电路。

背景技术

马尔科夫随机场在生理学和心理学实验上有着极其重要的作用。模拟马尔科夫随机场的推理过程一方面有利人们理解大脑如何实现推理，另一方面，能够模仿人脑的功能从而实现现有模型不能解决的问题。

目前，相关技术中涉及了马尔科夫随机场模型的神经电路，例如通过循环神经电路实现隐马尔科夫模型的后验概率推理问题，通过霍普菲尔德网络实现二值马尔科夫随机场的置信度传播算法等。但在相关技术中，不能对应模拟神经元的发放过程，因此很难做出实现马尔科夫随机场模型的神经电路。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本发明的目的在于提出一种通过神经电路实现马尔科夫随机场概率编码的方法，能够通过神经电路实现马尔科夫随机场模型。

本发明的第二个目的在于提出一种实现马尔科夫随机场概率编码的神经电路。

根据本发明第一方面实施例的通过神经电路实现马尔科夫随机场概率编码的方法，所述神经电路包括依次串联的T个神经电路子模块，其中，T为正整数，所述方法包括以下步骤：提供第一输入、第二输入和第t个神经电路子模块的输入，其中，t<T，其中，第1个神经电路子模块的输入为初始输入；根据所述第一输入、第二输入和第t个神经电路子模块的输入得到所述第t个神经电路子模块的输出；将所述第t个神经电路子模块的输出作为第t+1个神经电路子模块的输入，并根据所述第一输入、第二输入和第t+1个神经电路子模块的输入得到第t+1个神经电路子模块的输出；将第T个神经电路子模块的输出作为所述神经电路的输出，并根据所述神经电路的输出计算神经元发放率编码的概率值。

根据本发明实施例的通过神经电路实现马尔科夫随机场概率编码的方法，通过将多个神经电路子模块串联，为神经电路中的第一个神经电路子模块提供初始输入，并将神经电路子模块的输出作为下一个子模块的输入，并最终得到神经电路的输出，从而可根据神经电路的输出计算出神经元发放率编码的概率值。由此，可将神经元发放率与马尔科夫随机场的概率联系起来，从而可通过本发明实施例的神经电路实现马尔科夫随机场概率编码，即能够通过神经电路实现马尔科夫随机场模型。

另外，根据本发明上述实施例的通过神经电路实现马尔科夫随机场概率编码的方法还可以具有如下附加的技术特征：

根据本发明的一个实施例，在发放第i个神经元时，所述初始输入为所述第一输入为所述第二输入为θ＝θ_i，其中，i≤N，k≤N，N为神经元的总数，且N>>1。

进一步地，所述第t+1个神经电路子模块的输出为：其中，tanh为双曲正切函数。

进一步地，所述神经电路的输出与二值马尔科夫随机场的概率之差相等，即：celliT=PTi(xi=1)-PTi(xi=-1),]]>其中，P^T_i(x_i＝1)+P^T_i(x_i＝-1)＝1，所述计算神经元发放率编码的概率值具体包括：计算P^T_i(x_i＝1)和P^T_i(x_i＝-1)的值。