【技术实现步骤摘要】
数据处理方法、处理核、众核系统、计算机可读介质
[0001]本公开涉及计算机
,特别涉及一种数据处理方法、一种处理核、一种众核系统、一种计算机可读介质。
技术介绍
[0002]脉冲神经网络(Spiking Neural Network,SNN)被看作是第三代神经网络,旨在弥合神经科学和机器学习之间的差距,使用最拟合生物神经元机制的模型来进行计算。脉冲神经网络中,用权重表示两个神经元之间的连接强度,根据权重计算神经元的膜电位以判定是否发放脉冲。
[0003]在一些相关技术中,大量权重会占用过多的资源。
技术实现思路
[0004]本公开提供一种数据处理方法、一种处理核、一种众核系统、一种计算机可读介质。
[0005]第一方面,本公开提供了一种数据处理方法,包括:
[0006]根据片上存储中的第一权重数据以及片外存储中的第二权重数据,确定至少一个目标神经元与至少一个第一神经元间的连接权重值,所述目标神经元为至少一个第二神经元中的一者,所述第一神经元为所述第二神经元的前继神经元;第二权重数据包括索引部分和权重部分,所述权重部分包括神经元与所述神经元的至少一个前继神经元或至少一个后继神经元间的非零连接权重值,所述索引部分表征所述权重部分中的各非零连接权重值对应的所述神经元的前继神经元或后继神经元;
[0007]根据所述至少一个目标神经元与所述至少一个第一神经元间的连接权重值,计算各个所述目标神经元的膜电位。
[0008]在一些实施例中,对于任意一个所述目标神经元,当 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法,包括:根据片上存储中的第一权重数据以及片外存储中的第二权重数据,确定至少一个目标神经元与至少一个第一神经元间的连接权重值,所述目标神经元为至少一个第二神经元中的一者,所述第一神经元为所述第二神经元的前继神经元;第二权重数据包括索引部分和权重部分,所述权重部分包括神经元与所述神经元的至少一个前继神经元或至少一个后继神经元间的非零连接权重值,所述索引部分表征所述权重部分中的各非零连接权重值对应的所述神经元的前继神经元或后继神经元;根据所述至少一个目标神经元与所述至少一个第一神经元间的连接权重值,计算各个所述目标神经元的膜电位。2.根据权利要求1所述的数据处理方法,其中,对于任意一个所述目标神经元,当所述目标神经元和/或至少一个所述第一神经元为非稀疏神经元时,所述目标神经元的权重数据为第一权重数据;根据片上存储中的第一权重数据以及片外存储中的第二权重数据,确定至少一个目标神经元与至少一个第一神经元间的连接权重值的步骤包括:响应于至少一个所述第一神经元发放,从所述片上存储中获取所述目标神经元的第一权重数据;根据所述目标神经元的第一权重数据确定所述目标神经元与各个所述第一神经元间的连接权重值。3.根据权利要求1所述的数据处理方法,其中,当所述至少一个第一神经元包括至少一个非稀疏的第一神经元时,非稀疏的第一神经元的权重数据为第一权重数据;根据片上存储中的第一权重数据以及片外存储中的第二权重数据,确定至少一个目标神经元与至少一个第一神经元间的连接权重值的步骤包括:响应于任意一个非稀疏的第一神经元发放,接收发放的非稀疏的第一神经元的第一权重数据;根据发放的非稀疏的第一神经元的第一权重数据,确定各个所述目标神经元与发放的非稀疏的第一神经元间的连接权重值。4.根据权利要求3所述的数据处理方法,其中,所述至少一个第一神经元还包括至少一个稀疏的第一神经元,稀疏的第一神经元的权重数据为第二权重数据;根据片上存储中的第一权重数据,以及片外存储中的第二权重数据,确定至少一个目标神经元与至少一个第一神经元间的连接权重值的步骤还包括:响应于任意一个稀疏的第一神经元发放,接收发放的稀疏的第一神经元的第二权重数据;根据发放的稀疏的第一神经元的第二权重数据,确定各个所述目标神经元与发放的稀疏的第一神经元间的连接权重值。5.根据权利要求1所述的数据处理方法,其中,至少一个所述第二神经元为稀疏神经元和/或至少一个所述第一神经元为稀疏神经元,其中,稀疏神经元的权重数据为第二权重数据;根据片上存储中的第一权重数据以及片外存储中的第二权重数据,确定至少一个目标神经元与至少一个第一神经元间的连接权重值的步骤包括:根据稀疏的第二神经元的第二权重数据或稀疏的第一神经元的第二权重数据,确定至少一个目标神经元与至少一个第一神经元间的连接权重值。
6.根据权利要求5所述的数据处理方法,其中,至少一个所述第一神经元为稀疏神经元,稀疏的第一神经元的第二权重数据的权重部分包括稀疏的第一神经元与各个所述第二神经元间的非零连接权重值;所述索引部分包括由各个所述第二神经元的标识信息按照第一预定顺序组成的标识序列,所述标识信息表征其对应的第二神经元与稀疏的第一神经元间的连接权重值是否为非零权重值;稀疏的第一神经元的第二权重数据的权重部分中的非零连接权重值与所述标识序列中表征非零连接权重值的标识信息一一对应;根据稀疏的第二神经元的第二权重数据或稀疏的第一神经元的第二权重数据,确定至少一个目标神经元与至少一个第一神经元间的连接权重值的步骤包括:根据稀疏的第一神经元的第二权重数据中的标识序列,确定与稀疏的第一神经元间的连接权重值为非零连接...
【专利技术属性】
技术研发人员:祝夭龙,吴臻志,何伟,
申请(专利权)人:北京灵汐科技有限公司,
类型:发明
国别省市:
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