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    • 3. 发明授权
    • Apparatus and methods for efficient updates in spiking neuron network
    • 尖峰神经元网络有效更新的装置和方法
    • US09256823B2
    • 2016-02-09
    • US13560891
    • 2012-07-27
    • Oleg SinyavskiyVadim PolonichkoEugene IzhikevichJeffrey Alexander Levin
    • Oleg SinyavskiyVadim PolonichkoEugene IzhikevichJeffrey Alexander Levin
    • G06N5/00G06F1/00G06N3/04
    • G06N3/049
    • Efficient updates of connections in artificial neuron networks may be implemented. A framework may be used to describe the connections using a linear synaptic dynamic process, characterized by stable equilibrium. The state of neurons and synapses within the network may be updated, based on inputs and outputs to/from neurons. In some implementations, the updates may be implemented at regular time intervals. In one or more implementations, the updates may be implemented on-demand, based on the network activity (e.g., neuron output and/or input) so as to further reduce computational load associated with the synaptic updates. The connection updates may be decomposed into multiple event-dependent connection change components that may be used to describe connection plasticity change due to neuron input. Using event-dependent connection change components, connection updates may be executed on per neuron basis, as opposed to per-connection basis.
    • 可以实现人造神经网络中的连接的有效更新。 可以使用框架来描述使用线性突触动态过程的连接,其特征在于稳定的平衡。 可以基于对神经元的输入和输出来更新网络内的神经元和突触的状态。 在一些实现中,可以以规则的时间间隔来实现更新。 在一个或多个实现中,可以基于网络活动(例如,神经元输出和/或输入)按需实现更新,以便进一步减少与突触更新相关联的计算负荷。 连接更新可以被分解成多个依赖于事件的连接变化组件,这些组件可用于描述由神经元输入引起的连接塑性变化。 使用与事件相关的连接更改组件,可以基于每个神经元执行连接更新,而不是基于每个连接。