[发明专利]连续时间尖峰神经网络基于事件的模拟有效
| 申请号： | 201380028613.X | 申请日： | 2013-05-30 |
| 公开（公告）号： | CN104335232B | 公开（公告）日： | 2016-11-02 |
| 发明（设计）人： | J·F·亨泽格 | 申请（专利权）人： | 高通股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海专利商标事务所有限公司 31100 | 代理人： | 周敏 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 美国;US |
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| 摘要： | 本公开的某些方面提供了用于连续时间神经网络基于事件的模拟的方法和装置，该连续时间神经网络基于事件的模拟包括具有用于提供更快的事件分拣的有序和无序调度以及加速器的多维多调度体系结构；以及将建模事件操作规划为预测(未来)和进展(更新/向前跳转/跟进)规则或方法以提供连续时间神经网络模型。以此方式，优点包括对尖峰神经网络的更快模拟(多个量级)；以及一种用于对连续时间神经元、突触和一般神经网络行为进行描述和建模的方法。 | ||
| 搜索关键词： | 连续 时间 尖峰 神经网络 基于 事件 模拟 | ||
【主权项】：
一种用于神经网络的方法，包括：使用多级架构来调度神经网络中的多个节点的多个事件以便相比于单级的有序事件列表更快地处理事件，其中：所述多级架构的第一级包括所述多个节点的可索引列表；以及对于所述多个节点中的每一个节点，所述多级架构的第二级包括该节点的共同待决事件的调度；以及执行所调度的多个事件。
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