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  1. 統合発火型電子ニューロンの外部スパイク信号に応じて、前記外部スパイク信号に基づいてデジタル膜電位を更新するステップであって、前記デジタル膜電位はニューロン膜電位を表す、前記更新するステップと、
    漏れ率に基づいて前記デジタル膜電位を減衰するステップと、
    前記デジタル膜電位がしきい値を超えたことに応じて、スパイク信号を生成するステップと、
    を含む、方法。
  2. 前記膜電位を更新するステップが、
    外部興奮性スパイク信号の受信に応じて、1の時間ステップで受信した興奮性スパイク信号の数に第1のスケーリング・パラメータを掛けたものに等しい増加分だけ前記膜電位を増加するステップと、
    外部抑制性スパイク信号の受信に応じて、1の時間ステップで受信した抑制性スパイク信号の数に第2のスケーリング・パラメータを掛けたものに等しい減少分だけ前記膜電位を減少させるステップと
    を含む、請求項1に記載の方法。
  3. 前記第1のスケーリング・パラメータが2の倍数であり、前記受信した興奮性スパイクの数に前記倍率を掛けることがデジタル・ビットシフト操作によって行われる、請求項2に記載の方法。
  4. 前記第2のスケーリング・パラメータが2の倍数であり、前記受信した抑制性スパイクの数に前記倍率を掛けることがデジタル・ビットシフト操作によって行われる、請求項2に記載の方法。
  5. 前記膜電位を減衰するステップが、前記膜電位の現在値を時定数で割ったものに等しい漏れ率に基づいて前記膜電位を減衰するステップを含む、請求項4に記載の方法。
  6. 前記時定数が2の倍数であり、前記膜電位を前記時定数値で割ることがデジタル・ビットシフト操作によって行われる、請求項5に記載の方法。
  7. 前記膜電位を更新するステップが、抑制性スパイク信号の受信に応じて、抑制性チャネル・コンダクタンス値を増加するステップを含む、請求項4に記載の方法。
  8. 前記抑制性チャネル・コンダクタンス値の現在値を時定数で割ったものに等しい漏れ率に基づいて前記抑制性チャネル・コンダクタンス値を減衰するステップであって、前記時定数が2の倍数であり、前記抑制性チャネル・コンダクタンス値を前記時定数値で割ることがビットシフト操作によって行われる、前記減衰するステップと、
    前記抑制性チャネル・コンダクタンス値に基づいて前記膜電位を減少させることにより前記膜電位に抑制を適用するステップと
    をさらに含む、請求項7に記載の方法。
  9. 前記膜電位に抑制を適用するステップが、前記膜電位から前記膜電位値の現在値を除数値で割ったものを引くステップを含み、
    前記除数値が倍率から前記抑制性チャネル・コンダクタンス値内の最上位非ゼロ・ビットを引いたものに等しい冪指数だけ2を累乗したものを含む、
    請求項8に記載の方法。
  10. 各外部スパイク信号によって強度係数だけ増加する2つの抑制性チャネル・コンダクタンス変数の差として前記電子ニューロン内のシナプス・チャネル・コンダクタンスをモデル化するステップと、
    時定数によって支配される減衰率に基づいて前記コンダクタンス変数を減衰するステップであって、前記時定数が2の倍数であり、前記減衰がデジタル・ビットシフト操作によって行われる、前記減衰するステップと
    をさらに含む、請求項4に記載の方法。
  11. 前記膜電位から前記膜電位の現在値を除数値で割ったものを引くことにより前記膜電位に抑制を適用するステップであって、前記除数値が倍率から前記抑制性チャネル・コンダクタンス変数の前記差の値内の最上位非ゼロ・ビットを引いたものに等しい冪指数だけ2を累乗したものである、前記適用するステップと、
    合計を生成するためにビットシフト操作を使用して膜電位補数値を興奮性強度シフト係数に加えることにより前記膜電位に興奮を適用し、倍率から前記興奮性チャネル・コンダクタンス変数の前記差の値内の最上位非ゼロ・ビットを引いたものに等しい冪指数だけ2を累乗したものである除数で前記合計を割るステップと
    をさらに含む、請求項10に記載の方法。
  12. 統合発火型電子ニューロンであって、
    統合発火型電子ニューロンの膜電位を表すデジタル・カウンタと、
    外部スパイク信号に基づいて前記膜電位を更新するために構成されたコントローラであって、
    外部興奮性スパイク信号の受信に応じて、変更する必要がある前記カウンタ内のビットのみが変更されるようなビット単位の操作を使用して増加分だけ前記膜電位を増分すること、
    外部抑制性スパイク信号の受信に応じて、変更する必要がある前記カウンタ内のビットのみが変更されるようなビット単位の操作を使用して減少分だけ前記膜電位を減分すること、
    によって前記膜電位を更新するための前記コントローラと、
    アナログ抵抗−容量・モデルを使用して時定数に基づいて前記膜電位を減衰するために構成された減衰モジュールと、
    前記膜電位がしきい値を超えたことに応じて、スパイク信号を生成するために構成されたスパイク・モジュールと
    を備えている、前記統合発火型電子ニューロン。
  13. 前記減衰モジュールが、アナログ抵抗−容量モデルを使用して時定数に基づいて減衰イベントを発生することにより前記膜電位を減衰するために構成される、請求項12に記載の統合発火型電子ニューロン。
  14. 減衰イベントの発生に応じて、前記カウンタの最上位ビットが1である場合に前記カウンタの前記最上位ビットがゼロに設定され、そうではない場合に前記カウンタのすべての下位ビットがゼロに設定される、請求項13に記載の統合発火型電子ニューロン。
  15. 前記ニューロンがスパイク信号を生成すると、前記容量が急速に放電され、ある充電率で充電され、前記充電がしきい値への到達に応じて、減衰イベントが発生される、請求項14に記載の統合発火型電子ニューロン。
  16. 前記ニューロンがスパイク信号を生成すると、前記容量が急速に放電され、ある充電率で充電され、前記充電が第1のしきい値への到達に応じて、減衰イベントが発生され、
    前記容量がある率で放電され、前記充電が第2のしきい値への到達に応じて、減衰イベントが発生される、請求項14に記載の統合発火型電子ニューロン。
  17. 前記抵抗−容量・モデルが2つの容量を含み、
    前記膜の前記電位が、
    前記ニューロンが第1のスパイク信号を生成したときに、第2の容量に切り替わりながら第1の容量を急速に放電することと、
    前記ニューロンが第2のスパイク信号を生成したときに、前記第1の容量に切り替わりながら前記第2の容量を急速に放電すること
    によって減衰される、
    請求項13に記載の統合発火型電子ニューロン。
  18. イベント・ドリブン統合発火型電子ニューロン内で外部スパイク信号を受信したことに応じて、前記外部スパイク信号に基づいて電子ニューロンのデジタル膜電位を更新するステップと、
    漏れ率に基づいて前記膜電位を減衰するステップと、
    前記膜電位がしきい値を超えたことに応じて、スパイク信号を生成するステップ
    を含み、
    前記膜電位を更新するステップが、興奮性イベント・タイプの発生に応じて、興奮性シナプス強度増加分だけ前記膜電位を増分するステップをさらに含む、方法。
  19. 前記膜電位を更新するステップが、抑制性イベント・タイプの発生に応じて、抑制性シナプス強度減少分だけ前記膜電位を減分するステップをさらに含む、請求項18に記載の方法。
  20. 前記膜電位を更新するステップが、減衰イベント・タイプの発生に応じて、漏れ強度減少分だけ前記膜電位を減分するステップをさらに含む、請求項19に記載の方法。
  21. スパイク信号を生成するステップが、前記膜電位をリセット値に設定するステップをさらに含む、請求項20に記載の方法。
  22. 減衰イベントの発生に応じて、前記膜電位がしきい値より上である場合に前記ニューロンがスパイク・イベントを送信し、シミュレーションとハードウェアとの対応を維持する、請求項18に記載の方法。
  23. 統合発火型電子ニューロンであって、
    デジタル膜電位カウンタと、
    統合発火型電子ニューロン内の外部スパイク信号に応じて、前記外部スパイク信号に基づいてデジタル膜電位を更新するために構成されたコントローラ・モジュールであって、前記デジタル膜電位がニューロン膜電位を表す、前記コントローラ・モジュールと、
    漏れ率に基づいて前記デジタル膜電位を減衰するために構成された減衰モジュールと、
    前記デジタル膜電位がしきい値を超えたことに応じて、スパイク信号を生成するために構成されたスパイク・モジュールと、
    備えている、前記統合発火型電子ニューロン。
  24. 前記コントローラ・モジュールが、
    外部興奮性スパイク信号の受信に応じて、1つの時間ステップで受信した興奮性スパイク信号の数に第1のスケーリング・パラメータを掛けたものに等しい増加分だけ前記膜電位を増加することと、
    外部抑制性スパイク信号の受信に応じて、1つの時間ステップで受信した抑制性スパイク信号の数に第2のスケーリング・パラメータを掛けたものに等しい減少分だけ前記膜電位を減少させること
    によって前記膜電位を更新するためにさらに構成される、
    請求項23に記載の統合発火型電子ニューロン。
  25. 前記第1のスケーリング・パラメータが2の倍数であり、前記受信した興奮性スパイクの数に前記倍率を掛けることがデジタル・ビットシフト操作によって行われるようになっており、
    前記第2のスケーリング・パラメータが2の倍数であり、前記受信した抑制性スパイクの数に前記倍率を掛けることがデジタル・ビットシフト操作によって行われるようになっている、
    請求項24に記載の統合発火型電子ニューロン。
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Families Citing this family (75)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120084240A1 (en) * 2010-09-30 2012-04-05 International Business Machines Corporation Phase change memory synaptronic circuit for spiking computation, association and recall
US9269042B2 (en) 2010-09-30 2016-02-23 International Business Machines Corporation Producing spike-timing dependent plasticity in a neuromorphic network utilizing phase change synaptic devices
US9015093B1 (en) 2010-10-26 2015-04-21 Michael Lamport Commons Intelligent control with hierarchical stacked neural networks
US8775341B1 (en) 2010-10-26 2014-07-08 Michael Lamport Commons Intelligent control with hierarchical stacked neural networks
US8812414B2 (en) 2011-05-31 2014-08-19 International Business Machines Corporation Low-power event-driven neural computing architecture in neural networks
US9566710B2 (en) 2011-06-02 2017-02-14 Brain Corporation Apparatus and methods for operating robotic devices using selective state space training
US9053428B2 (en) 2011-07-21 2015-06-09 Qualcomm Incorporated Method and apparatus of robust neural temporal coding, learning and cell recruitments for memory using oscillation
US8843425B2 (en) * 2011-07-29 2014-09-23 International Business Machines Corporation Hierarchical routing for two-way information flow and structural plasticity in neural networks
US9147155B2 (en) 2011-08-16 2015-09-29 Qualcomm Incorporated Method and apparatus for neural temporal coding, learning and recognition
US8909576B2 (en) 2011-09-16 2014-12-09 International Business Machines Corporation Neuromorphic event-driven neural computing architecture in a scalable neural network
US9092735B2 (en) 2011-09-21 2015-07-28 Qualcomm Incorporated Method and apparatus for structural delay plasticity in spiking neural networks
US9111224B2 (en) * 2011-10-19 2015-08-18 Qualcomm Incorporated Method and apparatus for neural learning of natural multi-spike trains in spiking neural networks
US8909575B2 (en) 2012-02-29 2014-12-09 Qualcomm Incorporated Method and apparatus for modeling neural resource based synaptic placticity
US8959040B1 (en) * 2012-03-08 2015-02-17 Hrl Laboratories, Llc Spike timing dependent plasticity apparatus, system and method
US8996431B2 (en) 2012-07-25 2015-03-31 Hrl Laboratories, Llc Spike domain neuron circuit with programmable kinetic dynamic, homeostatic plasticity and axonal delays
US8990137B2 (en) * 2012-03-29 2015-03-24 Rhode Island Board Of Education, State Of Rhode Island And Providence Plantations Apparatus for memristor/neuron emulation and testing
US8832009B2 (en) * 2012-05-15 2014-09-09 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Air Force Electronic charge sharing CMOS-memristor neural circuit
US9064215B2 (en) 2012-06-14 2015-06-23 Qualcomm Incorporated Learning spike timing precision
US8924322B2 (en) * 2012-06-15 2014-12-30 International Business Machines Corporation Multi-processor cortical simulations with reciprocal connections with shared weights
US9141906B2 (en) * 2013-03-13 2015-09-22 Google Inc. Scoring concept terms using a deep network
US9764468B2 (en) 2013-03-15 2017-09-19 Brain Corporation Adaptive predictor apparatus and methods
US9242372B2 (en) 2013-05-31 2016-01-26 Brain Corporation Adaptive robotic interface apparatus and methods
US9418333B2 (en) 2013-06-10 2016-08-16 Samsung Electronics Co., Ltd. Synapse array, pulse shaper circuit and neuromorphic system
CN104240753B (zh) * 2013-06-10 2018-08-28 三星电子株式会社 突触阵列、脉冲整形电路和神经形态系统
US9384443B2 (en) 2013-06-14 2016-07-05 Brain Corporation Robotic training apparatus and methods
US9314924B1 (en) 2013-06-14 2016-04-19 Brain Corporation Predictive robotic controller apparatus and methods
US9792546B2 (en) 2013-06-14 2017-10-17 Brain Corporation Hierarchical robotic controller apparatus and methods
US9436909B2 (en) 2013-06-19 2016-09-06 Brain Corporation Increased dynamic range artificial neuron network apparatus and methods
US9558443B2 (en) 2013-08-02 2017-01-31 International Business Machines Corporation Dual deterministic and stochastic neurosynaptic core circuit
US9449270B2 (en) 2013-09-13 2016-09-20 Qualcomm Incorporated Implementing structural plasticity in an artificial nervous system
US9296101B2 (en) 2013-09-27 2016-03-29 Brain Corporation Robotic control arbitration apparatus and methods
US9579789B2 (en) 2013-09-27 2017-02-28 Brain Corporation Apparatus and methods for training of robotic control arbitration
US9305256B2 (en) * 2013-10-02 2016-04-05 Qualcomm Incorporated Automated method for modifying neural dynamics
US9924490B2 (en) * 2013-10-09 2018-03-20 International Business Machines Corporation Scaling multi-core neurosynaptic networks across chip boundaries
US11501143B2 (en) 2013-10-11 2022-11-15 Hrl Laboratories, Llc Scalable integrated circuit with synaptic electronics and CMOS integrated memristors
US9597797B2 (en) 2013-11-01 2017-03-21 Brain Corporation Apparatus and methods for haptic training of robots
US9463571B2 (en) 2013-11-01 2016-10-11 Brian Corporation Apparatus and methods for online training of robots
US9248569B2 (en) 2013-11-22 2016-02-02 Brain Corporation Discrepancy detection apparatus and methods for machine learning
US9358685B2 (en) 2014-02-03 2016-06-07 Brain Corporation Apparatus and methods for control of robot actions based on corrective user inputs
US9195903B2 (en) * 2014-04-29 2015-11-24 International Business Machines Corporation Extracting salient features from video using a neurosynaptic system
US9346167B2 (en) 2014-04-29 2016-05-24 Brain Corporation Trainable convolutional network apparatus and methods for operating a robotic vehicle
US9373058B2 (en) 2014-05-29 2016-06-21 International Business Machines Corporation Scene understanding using a neurosynaptic system
US10115054B2 (en) 2014-07-02 2018-10-30 International Business Machines Corporation Classifying features using a neurosynaptic system
US20160042271A1 (en) * 2014-08-08 2016-02-11 Qualcomm Incorporated Artificial neurons and spiking neurons with asynchronous pulse modulation
US9630318B2 (en) 2014-10-02 2017-04-25 Brain Corporation Feature detection apparatus and methods for training of robotic navigation
CN105629148B (zh) 2014-10-28 2018-08-28 国际商业机器公司 测试电路中的多个模块的测试方法和测试设备
US10489705B2 (en) 2015-01-30 2019-11-26 International Business Machines Corporation Discovering and using informative looping signals in a pulsed neural network having temporal encoders
US9717387B1 (en) 2015-02-26 2017-08-01 Brain Corporation Apparatus and methods for programming and training of robotic household appliances
US20160335534A1 (en) * 2015-05-14 2016-11-17 Thalchemy Corporation Neural sensor hub system
US10318861B2 (en) 2015-06-17 2019-06-11 International Business Machines Corporation Artificial neuron apparatus
KR102565273B1 (ko) 2016-01-26 2023-08-09 삼성전자주식회사 뉴럴 네트워크에 기초한 인식 장치 및 뉴럴 네트워크의 학습 방법
EP3459019B1 (en) * 2016-05-17 2025-09-17 Silicon Storage Technology, Inc. Deep learning neural network classifier using non-volatile memory array
WO2017200883A1 (en) 2016-05-17 2017-11-23 Silicon Storage Technology, Inc. Deep learning neural network classifier using non-volatile memory array
US10147035B2 (en) 2016-06-30 2018-12-04 Hrl Laboratories, Llc Neural integrated circuit with biological behaviors
US10423878B2 (en) * 2016-09-07 2019-09-24 International Business Machines Corporation Artificial neuron apparatus
US10339444B2 (en) * 2017-01-20 2019-07-02 International Business Machines Corporation Monitoring potential of neuron circuits
US11551074B2 (en) * 2017-01-20 2023-01-10 Tsinghua University Self-adaptive threshold neuron information processing method, self-adaptive leakage value neuron information processing method, system computer device and readable storage medium
FR3064384B1 (fr) * 2017-03-23 2019-05-03 Stmicroelectronics Sa Bloc refractaire pour dispositif integre de neurone artificiel
FR3064383B1 (fr) 2017-03-23 2019-11-15 Stmicroelectronics Sa Dispositif integre de neurone artificiel
KR20180111156A (ko) * 2017-03-31 2018-10-11 에스케이하이닉스 주식회사 피드-백 라인을 가진 포스트-시냅틱 뉴런을 포함하는 뉴로모픽 소자 및 뉴로모픽 소자의 동작 방법
US11301753B2 (en) * 2017-11-06 2022-04-12 Samsung Electronics Co., Ltd. Neuron circuit, system, and method with synapse weight learning
US10559353B2 (en) * 2018-06-06 2020-02-11 Micron Technology, Inc. Weight storage using memory device
FR3083896B1 (fr) * 2018-07-12 2021-01-08 Commissariat Energie Atomique Circuit neuromorphique impulsionnel implementant un neurone formel
US12141676B2 (en) * 2019-01-14 2024-11-12 Tetramem Inc. Implementing hardware neurons using tunneling devices
US11500442B2 (en) 2019-01-18 2022-11-15 Silicon Storage Technology, Inc. System for converting neuron current into neuron current-based time pulses in an analog neural memory in a deep learning artificial neural network
US11270763B2 (en) 2019-01-18 2022-03-08 Silicon Storage Technology, Inc. Neural network classifier using array of three-gate non-volatile memory cells
US11270771B2 (en) 2019-01-29 2022-03-08 Silicon Storage Technology, Inc. Neural network classifier using array of stacked gate non-volatile memory cells
CN109948786B (zh) * 2019-02-21 2021-05-11 山东师范大学 一种仿脑的数模混合神经元电路及方法
US11423979B2 (en) 2019-04-29 2022-08-23 Silicon Storage Technology, Inc. Decoding system and physical layout for analog neural memory in deep learning artificial neural network
US12353503B2 (en) * 2019-05-02 2025-07-08 Silicon Storage Technology, Inc. Output array neuron conversion and calibration for analog neural memory in deep learning artificial neural network
WO2020247309A1 (en) * 2019-06-02 2020-12-10 Barton David Carl Method and apparatus for shared cross-stream event detection
US20230135011A1 (en) * 2021-11-04 2023-05-04 Seoul National University R&Db Foundation Neuron circuit, operating method thereof, and neuromorphic device including neuron circuit
CN114386587B (zh) * 2021-12-30 2024-11-15 中电海康集团有限公司 一种基于神经形态器件的逻辑门
CN114819115B (zh) * 2022-05-09 2024-11-05 厦门壹普智慧科技有限公司 一种神经元计算方法
CN114997391B (zh) * 2022-08-02 2022-11-29 深圳时识科技有限公司 电子神经系统中的泄露方法、芯片及电子设备

Family Cites Families (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4518866A (en) 1982-09-28 1985-05-21 Psychologics, Inc. Method of and circuit for simulating neurons
US5148385A (en) 1987-02-04 1992-09-15 Texas Instruments Incorporated Serial systolic processor
US5201029A (en) 1988-10-24 1993-04-06 U.S. Philips Corporation Digital data processing apparatus using daisy chain control
US4974169A (en) 1989-01-18 1990-11-27 Grumman Aerospace Corporation Neural network with memory cycling
US5185851A (en) 1989-07-12 1993-02-09 Ricoh Company, Ltd. Neuron unit and neuron unit network
US5963930A (en) 1991-06-26 1999-10-05 Ricoh Company Ltd. Apparatus and method for enhancing transfer function non-linearities in pulse frequency encoded neurons
JPH07114524A (ja) 1993-10-14 1995-05-02 Ricoh Co Ltd 信号処理装置
JPH0877129A (ja) * 1994-09-09 1996-03-22 Kokusai Electric Co Ltd カオスニューロン回路
JP3305267B2 (ja) * 1998-08-07 2002-07-22 株式会社モノリス シナプス素子、しきい値回路およびニューロン装置
US6389404B1 (en) * 1998-12-30 2002-05-14 Irvine Sensors Corporation Neural processing module with input architectures that make maximal use of a weighted synapse array
JP4392089B2 (ja) 1999-05-27 2009-12-24 株式会社デンソー ニューロン、当該ニューロンを用いて構成された階層型ニューラルネットワーク及び当該ニューロン内部での乗算処理に用いられる乗算回路
US6292023B1 (en) 1999-09-29 2001-09-18 Agere Systems Guardian Corp. Spike-triggered asynchronous finite state machine
US7054850B2 (en) 2000-06-16 2006-05-30 Canon Kabushiki Kaisha Apparatus and method for detecting or recognizing pattern by employing a plurality of feature detecting elements
US20050101995A1 (en) * 2002-02-19 2005-05-12 Innovationsagentur Gesellschaft Arrangement for receiving electrical signals from living cells and for the selective transmission of electrical stimulation to living cells
GB0207372D0 (en) 2002-03-28 2002-05-08 Cogniscience Ltd Digital memory
US7174325B1 (en) 2002-06-07 2007-02-06 George Mason Intellectual Properties, Inc. Neural processor
US7430546B1 (en) 2003-06-07 2008-09-30 Roland Erwin Suri Applications of an algorithm that mimics cortical processing
CA2642041C (en) 2005-12-23 2014-07-15 Le Tan Thanh Tai Spatio-temporal pattern recognition using a spiking neural network and processing thereof on a portable and/or distributed computer
WO2008072994A1 (fr) * 2006-12-13 2008-06-19 Evgeny Nikolaevich Zakharov Élément neuronal
JP5155843B2 (ja) * 2008-12-22 2013-03-06 シャープ株式会社 情報処理装置及びこれを用いたニューラルネットワーク回路

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