【技术实现步骤摘要】
本公开涉及人工神经网络，尤其涉及一种多模态神经元结构。
技术介绍
1、依托仿生学技术，半导体行业在硅基成像器件和图像处理领域取得了长足进步。硅基成像芯片将成像环境拓展到了可见光之外的红外和紫外波段。而对脑神经生物系统的模仿则为我们带来了人工智能中的一种重要结构——尖峰神经网络。尖峰神经网络(snns)使用短脉冲来编码和传输信息。
2、尖峰神经网络采用的尖峰编码技术可以分为两大类：速率编码和时间编码。通过回答尖峰的确切时间和顺序是否对要提交的信息至关重要的问题，可以将所有专门的编码方案分为这两种方案。但是速率编码的速度过慢，无法解释生物学中的快速响应；而虽然时间编码已被证明具有更高的信息容量，更快的反应时间和更高的传输速度，然而它们涉及更复杂的架构并缺乏实用的训练方法。使用尖峰神经网络搭建的图像处理系统在硬件实现中一般只使用单一的尖峰编码方式，这对硬件设计来说是友好的，然而这使得神经网络只能够接收单一尺度的图片信息。对于通过先验信息和反向传播方法进行训练的神经网络系统来说，自演化特性赋予了其处理不同尺度信息的能力，单一的编码方...
【技术保护点】
1.一种多模态神经元结构，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的多模态神经元结构，其特征在于，包括：
3.根据权利要求1所述的多模态神经元结构，其特征在于，所述第一电荷包计数器子电路包括：
4.根据权利要求1所述的多模态神经元结构，其特征在于，所述第二电荷包计数器子电路包括：
5.根据权利要求1所述的多模态神经元结构，其特征在于，所述模式信号输入电路包括与非门与第五晶体管，
6.根据权利要求1所述的多模态神经元结构，其特征在于，所述脉冲生成模块还包括：
7.根据权利要求1所述的多模态神经元结...
【技术特征摘要】
1.一种多模态神经元结构，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的多模态神经元结构，其特征在于，包括：
3.根据权利要求1所述的多模态神经元结构，其特征在于，所述第一电荷包计数器子电路包括：
4.根据权利要求1所述的多模态神经元结构，其特征在于，所述第二电荷包计数器子电路包括：
5.根据权利要求1所述的多模态神经元结构，其特征在于，所述模式信号输入电路包括与非门与第五晶体管，
6.根据权利要求1所述的多模态神经元结构，其特征在于，所述脉冲生成模块还包括：...
【专利技术属性】
技术研发人员：李文昌，鲁镝，
申请(专利权)人：中国科学院半导体研究所，
类型：发明
国别省市：
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