使用尖峰神经网络对信息分类制造技术

本公开的实施例涉及使用尖峰神经网络对信息分类。提供了一种半导体设备。该半导体设备可以包括被配置为生成信息的电路。半导体设备可以包括耦合到该电路的监测电路。监测电路可以被配置为从该电路接收基于信息的监测信号。监测电路可以包括尖峰神经网络(SNN)，尖峰神经网络被配置为基于监测信号来确定多个监测分类中的与该电路相关联的第一监测分类。

【技术实现步骤摘要】
使用尖峰神经网络对信息分类相关申请本申请要求于2019年3月11日提交的题为“CLASSIFYINGINFORMATIONUSINGSPIKINGNEURALNETWORK”的美国临时专利申请No.62/816,540的优先权，通过引用将其整体并入本文中。
本公开涉及对信息分类的领域并且具体地涉及将神经网络用于对信息分类。
技术介绍
在许多系统中，第一电路可以执行一个或多个操作。第一电路可以生成一个或多个信号。第二电路可以监测一个或多个信号。
技术实现思路
提供本
技术实现思路
从而以简化的形式介绍下面在具体实施方式中进一步描述的一系列概念。本
技术实现思路
不旨在标识实施例的关键因素或必要特征，也不旨在用于限制实施例的范围。在一个实施例中，提供了一种传感器。该传感器可以包括雷达电路。雷达电路可以包括路径，该路径被配置为处理雷达信号和/或输出基于雷达信号的第一信号。传感器可以包括神经形态电路系统。神经形态电路系统可以被配置为接收基于第一信号的第二信号。备选地和/或附加地，神经形态电路系统可以被配置为将尖峰神经本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种传感器，包括：/n雷达电路，所述雷达电路包括路径，所述路径被配置为处理雷达信号并且输出基于所述雷达信号的第一信号；以及/n神经形态电路系统，被配置为：/n接收基于所述第一信号的第二信号；/n将尖峰神经网络(SNN)应用到所述第二信号，以将所述第二信号的输入信息编码为尖峰序列；并且/n基于所述尖峰序列来对所述输入信息分类。/n

【技术特征摘要】
20190311 US 62/816,540;20191223 US 16/725,5981.一种传感器，包括：
雷达电路，所述雷达电路包括路径，所述路径被配置为处理雷达信号并且输出基于所述雷达信号的第一信号；以及
神经形态电路系统，被配置为：
接收基于所述第一信号的第二信号；
将尖峰神经网络(SNN)应用到所述第二信号，以将所述第二信号的输入信息编码为尖峰序列；并且
基于所述尖峰序列来对所述输入信息分类。


2.根据权利要求1所述的传感器，其中所述雷达电路和所述神经形态电路系统被实现在一个半导体芯片上。


3.根据权利要求1所述的传感器，其中所述路径被配置为与所述神经形态电路系统将所述SNN应用到所述第二信号同时地处理雷达信号。


4.根据权利要求1所述的传感器，其中：
所述神经形态电路系统包括被配置为对所述输入信息编码并且对所述输入信息分类的纯模拟操作电路系统；并且
所述SNN是模拟SNN。


5.根据权利要求1所述的传感器，其中所述神经形态电路系统被配置为：
将所述SNN的神经元的第一配置应用到所述第二信号，以将所述输入信息编码为所述尖峰序列；并且
基于所述尖峰序列来更新所述SNN的神经元的所述第一配置，以生成所述SNN的神经元的第二配置。


6.根据权利要求5所述的传感器，其中所述神经形态电路系统被配置为：
接收第三信号；
将所述SNN的神经元的所述第二配置应用到所述第三信号，以将所述第三信号的第二输入信息编码为第二尖峰序列；并且
基于所述第二尖峰序列来更新所述SNN的神经元的所述第二配置，以生成所述SNN的神经元的第三配置。


7.根据权利要求1所述的传感器，其中所述神经形态电路系统被配置为将所述输入信息分类为与多个分类中的第一分类相关联，所述传感器包括：
发送器，被配置为基于所述第一分类来生成发送信号。


8.根据权利要求1所述的传感器，其中所述神经形态电路系统被配置为将所述输入信息分类为与多个分类中的至少一个分类相关联，其中所述多个分类中的第一分类对应于噪声，并且所述多个分类中的第二分类对应于来自对象的反射。


9.根据权利要求1所述的传感器，其中所述神经形态电路系统被配置为将所述输入信息分类为与多个分类中的至少一个分类相关联，其中所述多个分类中的第一分类对应于与对象的第一距离或所述对象的第一速度中的至少一项相关联的峰。


10...

【专利技术属性】
技术研发人员：C·格拉斯曼，
申请(专利权)人：英飞凌科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：德国;DE