[发明专利]一种多模态神经形态网络核有效
| 申请号： | 201510419465.5 | 申请日： | 2015-07-16 |
| 公开（公告）号： | CN105095967B | 公开（公告）日： | 2018-02-16 |
| 发明（设计）人： | 裴京;施路平;王栋;邓磊;徐海峥;李国齐;马骋 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06N3/06 | 分类号： | G06N3/06 |
| 代理公司： | 深圳市鼎言知识产权代理有限公司44311 | 代理人： | 哈达 |
| 地址： | 100084 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种多模态神经形态网络核，包括模式寄存器、轴突输入单元、突触权重存储单元、树突单元和神经元计算单元。该多模态神经形态网络核既可以进行人工神经网络运算，也可以进行脉冲神经网络运算，且可以按照需要在人工神经网络运行模式和脉冲神经网络运行模式间切换。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 多模态 神经 形态 网络 | ||
【主权项】：
一种多模态神经形态网络核，其特征在于，包括：模式寄存器、轴突输入单元、突触权重存储单元、树突单元和神经元计算单元；所述模式寄存器与所述轴突输入单元、树突单元以及神经元计算单元连接，控制上述单元运行在人工神经网络模式或脉冲神经网络模式；所述轴突输入单元与所述树突单元连接，接收并存储轴突输入；所述突触权重存储单元与所述树突单元连接，存储突触权重矩阵；所述树突单元与所述神经元计算单元连接，包括树突乘加单元与树突累加单元，运行在人工神经网络模式时，所述轴突输入向量与突触权重矩阵送入所述树突乘加单元进行乘加运算，运行在脉冲神经网络模式时，所述轴突输入向量与突触权重矩阵送入所述树突累加单元进行累加运算；所述神经元计算单元包括第一计算单元与第二计算单元，运行在人工神经网络模式时，所述树突乘加单元发来的乘加运算结果送入所述第一计算单元进行人工神经网络运算，运行在脉冲神经网络模式时，所述树突累加单元发来的累加运算结果送入所述第二计算单元进行脉冲神经网络计算。
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