神经元信息接收方法和系统技术方案

本发明专利技术涉及一种神经元信息接收方法，所述方法包括：确定前端神经元复用组，所述前端神经元复用组包括至少两个前端神经元；根据所述前端神经元复用组，配置当前神经元的复用规则，所述复用规则为将运算步划分为至少两个运算周期，且所述运算周期的数量大于或等于所述前端神经元的数量，将所述前端神经元复用组中的各前端神经元分别与所述运算周期一一对应；根据所述复用规则，在当前运算步内，分别接收各所述前端神经元输出的神经元信息。本发明专利技术能够使当前神经元接收更多的前端神经元发送的信息，提高了神经元信息接收的能力，从而提高整个神经网络的信息处理能力。

【技术实现步骤摘要】
神经元信息接收方法和系统
本专利技术涉及神经网络
，特别是涉及神经元信息接收方法和系统。
技术介绍
神经形态工程由CarverMead在1990年提出，意在用大规模集成电路来模拟生物神经系统架构，构建神经形态计算系统。早期的神经形态计算系统一般通过模拟电路实现，但近些年来数字电路和数模混合电路也越来越多的被神经形态工程所使用。目前，神经形态工程与神经形态电路是国际上新兴的研究热点之一。传统的神经形态计算平台,旨在通过模拟电路仿真大脑神经元模型和离子通道活动，使用数字电路与片上存储构建连接和路由，从而能十分方便更改神经元连接图谱。。传统的神经网络中，采用计算核的方式完成大规模的信息处理任务，其中，计算核内神经元的轴突最多通过突触连接到256个神经元。在承载神经网络运算时，这限制了神经网络每一层的输出都不能大于256，即下一层的神经元数不能超过256，即在传统的神经网络中，神经元之间的连接限制，极大的限制了神经网络的信息处理能力。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种神经元信息接收方法和系统，可以扩展神经网络的信息处理能力。所述方法包括：确定前端神经元复用组，所述前端神经元复用组包括本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种神经元信息接收方法，其特征在于，所述方法包括：确定前端神经元复用组，所述前端神经元复用组包括至少两个前端神经元；根据所述前端神经元复用组，配置当前神经元的复用规则，所述复用规则为将运算步划分为至少两个运算周期，且所述运算周期的数量大于或等于所述前端神经元的数量，将所述前端神经元复用组中的各前端神经元分别与所述运算周期一一对应；根据所述复用规则，在当前运算步内，分别接收各所述前端神经元输出的神经元信息。

【技术特征摘要】
1.一种神经元信息接收方法，其特征在于，所述方法包括：确定前端神经元复用组，所述前端神经元复用组包括至少两个前端神经元；根据所述前端神经元复用组，配置当前神经元的复用规则，所述复用规则为将运算步划分为至少两个运算周期，且所述运算周期的数量大于或等于所述前端神经元的数量，将所述前端神经元复用组中的各前端神经元分别与所述运算周期一一对应；根据所述复用规则，在当前运算步内，分别接收各所述前端神经元输出的神经元信息。2.根据权利要求1所述的神经元信息接收方法，其特征在于，所述将运算步划分为至少两个运算周期，包括：将运算步等间隔划分为至少两个运算周期。3.根据权利要求1所述的神经元信息接收方法，其特征在于，所述配置当前神经元的复用规则，包括：分别配置当前神经元的树突和胞体的复用规则。4.根据权利要求1所述的神经元信息接收方法，其特征在于，所述前端神经元输出的神经元信息，包括：所述前端神经元持续输出的人工神经元信息。5.根据权利要求1所述的神经元信息接收方法，其特征在于，在确定前端神经元复用组的步骤之前，所述方法还包括：确定当前神经元的信息处理模式为复用模式，所述信息处理模式还包括非复用模式。6....

【专利技术属性】
技术研发人员：裴京，施路平，焦鹏，邓磊，吴臻志，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：北京,11