JP2017507397A5 - - Google Patents

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Claims (15)

  1. コンピュータ実装された人工神経系を操作するための方法であって、
    前記人工神経系内の第1の人工ニューロンで刺激を受信することと、
    前記第1の人工ニューロンで、前記刺激に少なくとも部分的に基づいて、2つ以上のスパイクのスパイク列を生成することと、
    前記スパイク列の開始に少なくとも部分的に基づいて、前記刺激を識別することと、
    前記識別された刺激に従って挙動をトリガすることと、
    前記スパイク列内の前記スパイクのレートに少なくとも部分的に基づいて、前記識別された刺激を検査することと、
    前記検査することが失敗した場合、前記識別された刺激に関連付けられた前記挙動を抑制すること、
    ここにおいて、前記刺激を識別することが、前記人工神経系の第2の人工ニューロンで、前記スパイク列の前記開始に少なくとも部分的に基づいて、第1のスパイクと、前記スパイク列内のスパイクの前記レートに少なくとも部分的に基づいて、第2のスパイクとを生成することを備え、前記第2のスパイクが前記第1のスパイクの後に発生する、
    を備える、方法。
  2. 前記識別された刺激を検査することが、前記第1のスパイクと前記第2のスパイクとの間の間隔が前記識別された刺激に対応するかどうかを決定することを備える、請求項に記載の方法。
  3. 前記第1の人工ニューロンが受容体人工ニューロンであり、前記第2の人工ニューロンが、人工シナプスを介して前記受容体人工ニューロンに接続された検出器人工ニューロンである、請求項に記載の方法。
  4. 前記刺激の入力強度がスパイクの前記レートに比例し、前記スパイク列の前記開始に反比例する、請求項1に記載の方法。
  5. 前記スパイク列内の一番先のスパイク、または前記スパイク列内の最初のスパイクのセットのうちの少なくとも1つに基づいて、前記スパイク列の前記開始を決定することをさらに備える、請求項1に記載の方法。
  6. 基準信号と、前記スパイク列内の一番先のスパイクとの間の時間差に基づいて、前記スパイク列の前記開始を決定することをさらに備える、請求項1に記載の方法。
  7. スパイク確率の一時的な上昇に基づいて、前記スパイク列の前記開始を決定することをさらに備える、請求項1に記載の方法。
  8. i)スパイクの前記レートが、前記開始が決定されるよりも長い時間の期間にわたって平均化される、
    ii)前記検査することが失敗した場合、訂正された刺激で前記識別された刺激の表示を更新することをさらに備える、
    iii)前記検査することが失敗した場合、通知を出力することをさらに備え、または、
    iv)ここにおいて、前記生成することは、前記刺激と符号化方式とに少なくとも部分的に基づいて、前記スパイク列を生成することを備える、
    のうちの1つを備える、請求項1に記載の方法。
  9. 前記訂正された刺激に関連付けられる挙動を生成するために、追加信号を出力することをさらに備える、請求項8の選択肢i)に記載の方法。
  10. コンピュータ実装された人工神経系を操作するための装置であって、前記装置は下記を備える、
    前記人工神経系内の第1の人工ニューロンで刺激を受信するための手段と、
    前記第1の人工ニューロンで、前記刺激に少なくとも部分的に基づいて、2つ以上のスパイクのスパイク列を生成するための手段と、
    前記スパイク列の開始に少なくとも部分的に基づいて、前記刺激を識別するための手段と、
    前記識別された刺激に従って挙動をトリガするための手段と、
    前記スパイク列内の前記スパイクのレートに少なくとも部分的に基づいて、前記識別された刺激を検査するための手段と、
    前記検査することが失敗した場合、識別された刺激に関連付けられた前記挙動を抑制するための手段、
    ここにおいて、前記刺激を識別するための手段が、前記人工神経系の第2の人工ニューロンで、前記スパイク列の前記開始に少なくとも部分的に基づいて、第1のスパイクと、
    前記スパイク列内のスパイクの前記レートに少なくとも部分的に基づいて、第2のスパイクとを生成するための手段を備え、前記第2のスパイクが前記第1のスパイクの後に発生する
  11. 人工神経系を操作するためのコンピュータプログラム製品であって、
    前記人工神経系内の第1の人工ニューロンで刺激を受信することと、
    前記第1の人工ニューロンで、前記刺激に少なくとも部分的に基づいて、2つ以上のスパイクのスパイク列を生成することと、
    前記スパイク列の開始に少なくとも部分的に基づいて、前記刺激を識別することと、
    前記識別された刺激に従って挙動をトリガすることと、
    前記スパイク列内の前記スパイクのレートに少なくとも部分的に基づいて、前記識別された刺激を検査することと、
    前記検査することが失敗した場合、識別された刺激に関連付けられた前記挙動を抑制すること、
    ここにおいて、前記刺激を識別することが、前記人工神経系の第2の人工ニューロンで、前記スパイク列の前記開始に少なくとも部分的に基づいて、第1のスパイクと、
    前記スパイク列内のスパイクの前記レートに少なくとも部分的に基づいて、第2のスパイクとを生成することを備え、ここにおいて、前記第2のスパイクが前記第1のスパイクの後に発生する、
    を行うために実行可能な命令を有する非一時的コンピュータ可読媒体を備える、コンピュータプログラム製品。
  12. 人工神経系内の刺激を識別するための方法であって、
    人工ニューロンで2つ以上のスパイクのスパイク列を受信することと、
    前記スパイク列の開始に少なくとも部分的に基づいて、前記人工ニューロンから第1のスパイクを出力することと、
    前記スパイク列内の前記スパイクのレートに少なくとも部分的に基づいて、前記人工ニューロンから第2のスパイクを出力することと、
    を備える、方法。
  13. i)前記第1のスパイクと前記第2のスパイクとの間の間隔が、前記スパイク列の前記開始に少なくとも部分的に基づいて識別された前記刺激が正しいかどうかを検査するために使用される、
    ii)前記第1のスパイクが前記刺激の推定に対応する、
    iii)前記第2のスパイクが前記刺激の前記推定を改善するために使用される、
    iv)前記第2のスパイクのタイミングが、前記スパイク列内の複数のスパイクの統合に基づく、
    v)前記刺激の入力強度がスパイクの前記レートに比例し、前記スパイク列の前記開始に反比例する、
    のうちの1つを備える、請求項12に記載の方法。
  14. 人工神経系内の刺激を識別するための装置であって、前記装置は下記を備える、
    人工ニューロンで2つ以上のスパイクのスパイク列を受信するための手段と、
    前記スパイク列の開始に少なくとも部分的に基づいて、前記人工ニューロンから第1のスパイクを出力するための手段と、
    前記スパイク列内の前記スパイクのレートに少なくとも部分的に基づいて、前記人工ニューロンから第2のスパイクを出力するための手段。
  15. 人工神経系内の刺激を識別するためのコンピュータプログラム製品であって、
    人工ニューロンで2つ以上のスパイクのスパイク列を受信することと、
    前記スパイク列の開始に少なくとも部分的に基づいて、前記人工ニューロンから第1のスパイクを出力することと、
    前記スパイク列内の前記スパイクのレートに少なくとも部分的に基づいて、前記人工ニューロンから第2のスパイクを出力することと、
    を行うために実行可能な命令を有する非一時的コンピュータ可読媒体を備える、コンピュータプログラム製品。
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Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10671912B2 (en) * 2016-09-13 2020-06-02 Sap Se Spatio-temporal spiking neural networks in neuromorphic hardware systems
CN108304912B (zh) * 2017-12-29 2020-12-29 北京理工大学 一种运用抑制信号实现脉冲神经网络监督学习的系统和方法
CN109948788B (zh) * 2019-03-07 2021-01-15 清华大学 基于fpga的神经网络加速器
RU195230U1 (ru) * 2019-08-07 2020-01-17 Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Научный центр неврологии" (ФГБНУ НЦН) Тренажер-квадрат с линейными и квадратными углублениями для групповых занятий по восстановлению и профилактической тренировке зрительно-пространственной памяти
CN110647982B (zh) * 2019-09-26 2022-04-15 中国科学院微电子研究所 人工感受神经电路及其制备方法
KR20210063721A (ko) 2019-11-25 2021-06-02 삼성전자주식회사 뉴로모픽 장치 및 이를 포함하는 뉴로모픽 시스템
CN114528983A (zh) * 2021-12-29 2022-05-24 北京时代民芯科技有限公司 一种脉冲神经元加固电路、加固方法

Family Cites Families (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5107442A (en) * 1989-01-12 1992-04-21 Recognition Equipment Incorporated Adaptive neural network image processing system
US6581046B1 (en) * 1997-10-10 2003-06-17 Yeda Research And Development Co. Ltd. Neuronal phase-locked loops
US7442212B2 (en) * 2001-01-12 2008-10-28 The United States Of America As Represented By The Department Of Health And Human Services Decoding algorithm for neuronal responses
JP4248187B2 (ja) 2002-03-27 2009-04-02 シャープ株式会社 集積回路装置及びニューロ素子
US7430546B1 (en) * 2003-06-07 2008-09-30 Roland Erwin Suri Applications of an algorithm that mimics cortical processing
JP4780921B2 (ja) 2004-03-17 2011-09-28 キヤノン株式会社 並列パルス信号処理装置、及びその制御方法
US7395251B2 (en) 2005-07-01 2008-07-01 International Business Machines Corporation Neural networks for prediction and control
US8606740B2 (en) * 2006-09-22 2013-12-10 The Trustees Of The University Of Pennsylvania Classification of subcortical structures
US8504502B2 (en) 2007-11-20 2013-08-06 Christopher Fiorillo Prediction by single neurons
WO2012005953A1 (en) * 2010-06-28 2012-01-12 The Regents Of The University Of California Adaptive set discrimination procedure
US10448877B2 (en) * 2010-12-05 2019-10-22 Brown University Methods for prediction and early detection of neurological events
WO2012108918A1 (en) * 2011-02-09 2012-08-16 The Trustees Of Dartmouth College Acoustic sensor with an acoustic object detector for reducing power consumption in front-end circuit
US9047568B1 (en) * 2012-09-20 2015-06-02 Brain Corporation Apparatus and methods for encoding of sensory data using artificial spiking neurons
US20130151448A1 (en) * 2011-12-07 2013-06-13 Filip Ponulak Apparatus and methods for implementing learning for analog and spiking signals in artificial neural networks
US9256215B2 (en) 2012-07-27 2016-02-09 Brain Corporation Apparatus and methods for generalized state-dependent learning in spiking neuron networks
US9189730B1 (en) * 2012-09-20 2015-11-17 Brain Corporation Modulated stochasticity spiking neuron network controller apparatus and methods
US9367798B2 (en) 2012-09-20 2016-06-14 Brain Corporation Spiking neuron network adaptive control apparatus and methods
US9111226B2 (en) * 2012-10-25 2015-08-18 Brain Corporation Modulated plasticity apparatus and methods for spiking neuron network
US9177245B2 (en) * 2013-02-08 2015-11-03 Qualcomm Technologies Inc. Spiking network apparatus and method with bimodal spike-timing dependent plasticity

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