[发明专利]神经元输出数据计算方法及装置、众核系统、介质

权利要求书

1.一种神经元输出数据计算方法，包括:

获取神经网络的目标神经元的权重信息和输入信号；其中，所述目标神经元的权重信息包括有效权重值；每个有效权重值为所述目标神经元与一个前端神经元不为零的连接权重值；所述目标神经元的输入信号包括多组输入值，每组输入值包括所述目标神经元的所有前端神经元在同一时间步向目标神经元输出的值，不同组输入值对应不同的时间步；

根据所述目标神经元的权重信息和各个时间步对应的输入值，计算所述目标神经元在各个时间步的输出数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述目标神经元的权重信息和各个时间步对应的输入值，计算所述目标神经元在各个时间步的输出数据，包括：

根据所述目标神经元的权重信息和各个时间步对应的输入值，并行计算所述目标神经元在各个时间步的输出数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述目标神经元的权重信息还包括索引信息；所述索引信息包括多个标识信息，每个标识信息对应所述目标神经元的一个前端神经元，用于表示该前端神经元与所述目标神经元的连接权重值是否为零。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述根据所述目标神经元的权重信息和各个时间步对应的输入值，计算所述目标神经元在各个时间步的输出数据，包括：

针对任一时间步，根据所述目标神经元的索引信息以及与该时间步对应的输入值，确定与该时间步对应的有效前端神经元，所述有效前端神经元与所述目标神经元的连接权重值不为零，且所述有效前端神经元在该时间步向目标神经元输出的值不为零；

从所述目标神经元的有效权重值中获取所述有效前端神经元与所述目标神经元的连接权重值，并根据所有所述有效前端神经元与所述目标神经元的连接权重值计算所述目标神经元在该时间步的输出数据。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述神经网络为脉冲神经网络；所述从所述目标神经元的有效权重值中获取所述有效前端神经元与所述目标神经元的连接权重值，并根据所有所述有效前端神经元与所述目标神经元的连接权重值计算所述目标神经元在该时间步的输出数据，包括：

获取与该时间步对应的有效前端神经元与所述目标神经元的连接权重值；

对所有与该时间步对应的有效前端神经元与所述目标神经元的连接权重值进行累加，确定所述目标神经元在该时间步的输出数据。

6.根据权利要求4所述的方法，其中，所述权重信息中每个标识信息为1位数据，0表示与该标识信息对应的前端神经元与所述目标神经元的连接权重值为零，1表示与该标识信息对应的前端神经元与所述目标神经元的连接权重值不为零，所述根据所述目标神经元的索引信息以及与该时间步对应的输入值，确定与该时间步对应的有效前端神经元，包括：

将所述目标神经元的索引信息和与该时间步对应的输入值进行与运算；

将与运算结果中不为零的结果所对应的前端神经元，确定为该时间步对应的有效前端神经元。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述目标神经元的数量为多个，所述根据所述目标神经元的权重信息和各个时间步对应的输入值，计算所述目标神经元在各个时间步的输出数据，包括：

根据多个所述目标神经元的权重信息以及所述多个目标神经元在各个时间步对应的输入值，并行计算所述多个目标神经元在各个时间步的输出数据。

8.一种神经元输出数据计算装置，包括：

第一模块，用于获取神经网络的目标神经元的权重信息和输入信号；

其中，所述目标神经元的权重信息包括有效权重值；每个有效权重值为所述目标神经元与一个前端神经元不为零的连接权重值；所述目标神经元的输入信号包括多组输入值，每组输入值包括所述目标神经元的所有前端神经元在同一时间步向目标神经元输出的值，不同组输入值对应不同的时间步；

第二模块，用于根据所述目标神经元的权重信息和各个时间步对应的输入值，计算所述目标神经元在各个时间步的输出数据。