【技术实现步骤摘要】
所属
本专利技术涉及大脑模拟领域，尤其针对大规模大脑模拟中神经元链接的计算。
技术介绍
大脑由数以亿万计的神经元组成，这些神经元并非一个个孤立的个体，藉由种种电信号的互联交通，它们才能成为大脑的有机组成部分，因此成功模拟神经元之间的信号传递是大脑模拟的重要部分。借助树突和轴突，每个神经元会与其周围很多神经元发生信息来往，一旦要模拟这种状况，将会涉及到大量的运算，神经元之间的低效链接对运算速度的制约和存储空间的要求限制了大脑模拟规模的扩大。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是神经元之间的低效链接表示严重限制大脑模拟大规模化的问题。为了解决这一问题，本专利技术采用的技术方案分为以下三个方面：a)从层的结构安排链接；b)构建链接双列表表示层之间的链接关系。c)得到表示整个网络所有层之间链接的神经元链接矩阵根据本专利技术的第一个方面，采用如下方法：在构建网络时，本专利技术采取层结构，将神经元按照类型分为不同的层。根据本专利技术的第二个方面，采用如下方法：对于分层后的神经元，每两层之间用链接双列表Cij表示，用它表示i层到j层的链接。其中，i层到j层的链接双列表Cij...
【技术保护点】
一种大规模大脑模拟中神经元链接的表示方法，其特征在于，从层的结构安排链接(1)，并构建链接双列表表示层之间的链接关系(2)，用链接双列表矩阵表示整个网络的神经元链接(3)。
【技术特征摘要】
1.一种大规模大脑模拟中神经元链接的表示方法，其特征在于，从层的结构安排链接(1)，并构建链接双列表表示层之间的链接关系(2)，用链接双列表矩阵表示整个网络的神经元链接(3)。2.根据权利要求1所述的神经元链接的表示方法，其特征在于，所述(1)将细胞体按照类型分层，采用层的结构构建整个神经网络。3.根据权利要求1所述的神经元链接的表示方法，其特征在于，所述(2)对于分层后的神经元，每两层之间用链接双列表Cij表示，用它表示i层到j层的链接。4.根据权利要求1所述的神经元链接的表示方法，其特征在于...
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