[发明专利]路由地址的获取方法及装置、电子设备和可读存储介质

说明书

本申请提供一种路由地址的获取方法及装置、电子设备和可读存储介质，其中，该方法包括：确定众核系统中神经元被激活的时刻；确定与第一神经元满足预设条件的第二神经元，其中，预设条件是指第一权重值之和大于第一预设阈值，在第一预设时间段内每一次第一神经元被激活的时刻与第二神经元被激活的时刻之间的差值小于第二预设阈值的情况下，记录一次第一权重值；获取第二神经元的路由地址，并将路由地址添加到第一神经元的路由清单上。通过本申请，解决了现有技术中在没有预编译的路由路径的情况下，无法进行数据传输以及权重学习的问题。

技术领域

本发明涉及计算机领域，具体涉及一种路由地址的获取方法及装置、电子设备和可读存储介质。

背景技术

近几年来，随着深度学习的快速发展，大规模人工神经网络广泛应用在诸多领域当中。脉冲神经网络(SNN，Spiking Neuron Networks)被誉为“第三代神经网络”，相比于目前广为流行的数值深度学习神经网络，脉冲神经网络更具仿生特性，具体体现在信息处理机制和学习机制方面。

目前，在面向本地学习或者SNN学习时，路由路径是预编译的，也即各核神经元的传输路径固定，导致在没有预编译路径时则无法实现数据传输以及权重学习。

发明内容

本申请实施例提供了一种路由地址的获取方法及装置、电子设备和可读存储介质，以解决现有技术中在没有预编译的路由路径的情况下，无法进行数据传输以及权重学习的问题。

为了解决上述技术问题，本申请是这样实现的：

第一方面，提供了一种路由地址的获取方法，包括：确定众核系统中神经元被激活的时刻；确定与第一神经元满足预设条件的第二神经元，其中，所述预设条件是指第一权重值之和大于第一预设阈值，在第一预设时间段内每一次所述第一神经元被激活的时刻与所述第二神经元被激活的时刻之间的差值小于第二预设阈值的情况下，记录一次所述第一权重值；获取所述第二神经元的路由地址，并将所述路由地址添加到所述第一神经元的路由清单上。

第二方面，提供了一种路由地址的获取装置，包括：第一确定模块，用于确定众核系统中神经元被激活的时刻；第二确定模块，用于确定与第一神经元满足预设条件的第二神经元，其中，所述预设条件是指第一权重值之和大于第一预设阈值，在第一预设时间段内每一次所述第一神经元被激活的时刻与所述第二神经元被激活的时刻之间的差值小于第二预设阈值的情况下，记录一次所述第一权重值；获取模块，用于获取所述第二神经元的路由地址，并将所述路由地址添加到所述第一神经元的路由清单上。

第三方面，本申请实施例还提供了一种电子设备，其特征在于，包括处理器，存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。

第四方面，本申请实施例还提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。

通过本申请，在众核系统中各个神经元被激活的时刻差值小于第二预设阈值的情况下，会记录一次第一权重值，如果第一预设时间段内，记录了多个第一权重值，且该多个第一权重值之和大于第一预设阈值，则可以将第二神经元的路由地址添加到所述第一神经元的路由清单上，也即使得后被激活的神经元(第二神经元)向先被激活的神经元(第一神经元)发送路由地址，并更新到第一神经元的路由清单，从而实现了动态路由建立机制，即使没有预编码的路由路径，也可以实现数据传输以及权重学习，解决了现有技术中在没有预编译的路由路径的情况下，无法进行数据传输以及权重学习的问题。

附图说明

图1是本申请实施例的路由地址的获取方法流程图；

图2是本申请实施例的众核系统结构示意图一；

图3是本申请实施例的众核系统结构示意图二；