[发明专利]神经网络中突触活性的自调节阈值

权利要求书

1.一种方法，包括：

针对人工神经网络内的多个神经元中的每一个神经元，确定与经由具有非零突触权重的突触而连接至所述神经元的活跃输入相对应的重叠值；

确定所述多个神经元中其重叠超过所述神经网络的激活阈值的那些神经元的计数；

将所述计数与预定神经元活性目标进行比较；以及

调节所述神经网络的所述激活阈值以达到所述预定神经元活性目标。

2.根据权利要求1所述的方法，其中调节所述阈值包括：

当所述计数小于所述预定神经元活性目标时，递减所述阈值。

3.根据权利要求1所述的方法，其中所述阈值是预定的。

4.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述重叠值包括将突触权重应用于所述输入。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述将所述突触权重应用于所述输入包括所述突触权重与所述输入的相乘及其结果的求和。

6.根据权利要求4所述的方法，其中所述突触权重是二进制的。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多个神经元中的每一个神经元在所述人工神经网络的一个层内。

8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多个神经元中的每一个神经元在所述人工神经网络的一个空间区域内。

9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述神经网络包括层级时间记忆。

10.根据权利要求1所述的方法，其中所述预定神经元活性目标对应于所述多个神经元的约10％或更少。

11.根据权利要求1所述的方法，其中所述活跃输入对应于稀疏分布式表示。

12.一种系统，包括：

计算节点，包括计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质具有实现的程序指令，所述程序指令能够由所述计算节点的处理器执行以使所述处理器执行包括以下步骤的方法：

针对人工神经网络内的多个神经元中的每一个神经元，确定与经由具有非零突触权重的突触而连接至所述神经元的活跃输入相对应的重叠值；

确定所述多个神经元中其重叠超过所述神经网络的激活阈值的那些神经元的计数；

将所述计数与预定神经元活性目标进行比较；

调节所述神经网络的所述激活阈值以达到所述预定神经元活性目标。

13.一种用于对神经网络进行自调节的计算机程序产品，所述计算机程序产品包括具有实现的程序指令的计算机可读存储介质，所述程序指令能够由处理器执行以使所述处理器执行包括以下步骤的方法：

针对人工神经网络内的多个神经元中的每一个神经元，确定与经由具有非零突触权重的突触而连接至所述神经元的活跃输入之和相对应的重叠值；

确定所述多个神经元中其重叠超过所述神经网络的激活阈值的那些神经元的计数；

将所述计数与预定神经元活性目标进行比较；

调节所述神经网络的所述激活阈值以达到所述预定神经元活性目标。

14.根据权利要求13所述的计算机程序产品，其中所述调节所述阈值包括：

当所述计数小于所述预定神经元活性目标时，递减所述阈值。

15.根据权利要求13所述的计算机程序产品，其中，确定所述重叠值包括向所述输入应用突触权重。

16.根据权利要求15所述的计算机程序产品，其中，将所述突触权重应用于所述输入包括所述突触权重与所述输入的相乘及其结果的求和。

17.根据权利要求16所述的计算机程序产品，其中，所述突触权重是二进制的。