JP2021515283A - スパイキングニューラルネットワークの位相差でシナプス荷重を変化させる装置、システム及び方法 - Google Patents
スパイキングニューラルネットワークの位相差でシナプス荷重を変化させる装置、システム及び方法 Download PDFInfo
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Abstract
Description
Claims (25)
- データタイプを認識するようスパイキングニューラルネットワークを訓練するコンピュータ装置であって、
スパイキングニューラルネットワークの第1のノードから第1の生成スパイク列を伝達し、前記第1の生成スパイク列は、前記第1のノードに提供された第1の受信スパイク列の1つ以上の信号スパイクに基づき、前記第1の生成スパイク列は、第1のスパイクレートを示し、
スパイキングニューラルネットワークの第2のノードから第2の生成スパイク列を伝達し、前記第2の生成スパイク列は、前記第2のノードに提供された第2の受信スパイク列の1つ以上の信号スパイクに基づき、前記第2の生成スパイク列は、第2のスパイクレートを示し、第1のノード及び第2のノードの各々に直接的にシナプスが結合され、
前記シナプスを介して伝達される少なくとも1つの信号スパイクにシナプス荷重の第1の値を適用し、
シナプス荷重の前記第1の値に適用する変化を信号伝達する回路を含んで、シナプス荷重の第2の値を決定し、前記変化は、前記第1のスパイクレートに基づく第1の値と前記第2のスパイクレートに基づく第2の値との積に基づき、前記スパイキングニューラルネットワークの訓練は、前記変化が前記第1の値に適用されることに基づく、
ための回路を有するコンピュータ装置。 - 前記変化は、前記第1のスパイクレートの第1の導関数と、前記第2のスパイクレートの第2の導関数との積に基づく、請求項1に記載のコンピュータ装置。
- 前記第1の導関数及び前記第2の導関数は各々、一次導関数及び二次導関数のそれぞれの一方を含む、請求項2に記載のコンピュータ装置。
- 前記第1のノードは、前記シナプスを介して前記第1の生成スパイク列を前記第2のノードに送る、請求項1乃至3のいずれかに記載のコンピュータ装置。
- 前記第1の生成スパイク列及び前記第2の生成スパイク列は各々、前記シナプスとは独立のそれぞれの経路を介して伝達される、請求項1乃至3のいずれかに記載のコンピュータ装置。
- 前記第2の生成スパイク列は、前記第1の生成スパイク列に基づいて決定される、請求項1乃至3のいずれかに記載のコンピュータ装置。
- 前記第1の生成スパイク列及び前記第2の生成スパイク列は各々、異なるそれぞれのスパイク列に基づいて決定される、請求項1乃至3のいずれかに記載のコンピュータ装置。
- 前記スパイキングニューラルネットワークのノードのうち第1のサブセットを選択し、第1の期間において、前記スパイキングニューラルネットワークを訓練して、それぞれのシナプスの荷重に対する更新を決定する回路、を更に有する請求項1乃至3のいずれかに記載のコンピュータ装置。
- 前記スパイキングニューラルネットワークのノードのうち第2のサブセットを選択し、第2の期間において、前記スパイキングニューラルネットワークを訓練して、それぞれのシナプスの荷重に対する更新を決定する回路、を更に有する請求項8に記載のコンピュータ装置。
- 命令を含んだコンピュータプログラムであって、前記命令は、機械によって実行されるときに前記機械に、データタイプを認識するようスパイキングニューラルネットワークを訓練する処理を実行させ、前記処理は、
スパイキングニューラルネットワークの第1のノードから第1の生成スパイク列を伝達し、前記第1の生成スパイク列は、前記第1のノードに提供された第1の受信スパイク列の1つ以上の信号スパイクに基づき、前記第1の生成スパイク列は、第1のスパイクレートを示し、
スパイキングニューラルネットワークの第2のノードから第2の生成スパイク列を伝達し、前記第2の生成スパイク列は、前記第2のノードに提供された第2の受信スパイク列の1つ以上の信号スパイクに基づき、前記第2の生成スパイク列は、第2のスパイクレートを示し、第1のノード及び第2のノードの各々に直接的にシナプスが結合され、
前記シナプスを介して伝達される少なくとも1つの信号スパイクにシナプス荷重の第1の値を適用し、
シナプス荷重の前記第1の値に適用する変化を信号伝達することを含んで、シナプス荷重の第2の値を決定し、前記変化は、前記第1のスパイクレートに基づく第1の値と前記第2のスパイクレートに基づく第2の値との積に基づき、前記スパイキングニューラルネットワークの訓練は、前記変化が前記第1の値に適用されることに基づく、
ことを有する、コンピュータプログラム。 - 前記変化は、前記第1のスパイクレートの第1の導関数と、前記第2のスパイクレートの第2の導関数との積に基づく、請求項10に記載のコンピュータプログラム。
- 前記第1の導関数及び前記第2の導関数は各々、一次導関数及び二次導関数のそれぞれの一方を含む、請求項11に記載のコンピュータプログラム。
- 前記第1のノードは、前記シナプスを介して前記第1の生成スパイク列を前記第2のノードに送る、請求項10乃至12のいずれかに記載のコンピュータプログラム。
- 前記第1の生成スパイク列及び前記第2の生成スパイク列は各々、前記シナプスとは独立のそれぞれの経路を介して伝達される、請求項10乃至12のいずれかに記載のコンピュータプログラム。
- 前記第2の生成スパイク列は、前記第1の生成スパイク列に基づいて決定される、請求項10乃至12のいずれかに記載のコンピュータプログラム。
- 前記第1の生成スパイク列及び前記第2の生成スパイク列は各々、異なるそれぞれのスパイク列に基づいて決定される、請求項10乃至12のいずれかに記載のコンピュータプログラム。
- 前記処理は更に、前記スパイキングニューラルネットワークのノードのうち第1のサブセットを選択し、第1の期間において、前記スパイキングニューラルネットワークを訓練して、それぞれのシナプスの荷重に対する更新を決定する、ことを有する、請求項10乃至12のいずれかに記載のコンピュータプログラム。
- 前記処理は更に、前記スパイキングニューラルネットワークのノードのうち第2のサブセットを選択し、第2の期間において、前記スパイキングニューラルネットワークを訓練して、それぞれのシナプスの荷重に対する更新を決定する、ことを有する、請求項17に記載のコンピュータプログラム。
- データタイプを認識するようスパイキングニューラルネットワークを訓練する方法であって、
スパイキングニューラルネットワークの第1のノードから第1の生成スパイク列を伝達し、前記第1の生成スパイク列は、前記第1のノードに提供された第1の受信スパイク列の1つ以上の信号スパイクに基づき、前記第1の生成スパイク列は、第1のスパイクレートを示し、
スパイキングニューラルネットワークの第2のノードから第2の生成スパイク列を伝達し、前記第2の生成スパイク列は、前記第2のノードに提供された第2の受信スパイク列の1つ以上の信号スパイクに基づき、前記第2の生成スパイク列は、第2のスパイクレートを示し、第1のノード及び第2のノードの各々に直接的にシナプスが結合され、
前記シナプスを介して伝達される少なくとも1つの信号スパイクにシナプス荷重の第1の値を適用し、
シナプス荷重の前記第1の値に適用する変化を信号伝達することを含んで、シナプス荷重の第2の値を決定し、前記変化は、前記第1のスパイクレートに基づく第1の値と前記第2のスパイクレートに基づく第2の値との積に基づき、前記スパイキングニューラルネットワークの訓練は、前記変化が前記第1の値に適用されることに基づく、
ことを有する、方法。 - 前記変化は、前記第1のスパイクレートの第1の導関数と、前記第2のスパイクレートの第2の導関数との積に基づく、請求項19に記載の方法。
- 前記第1の導関数及び前記第2の導関数は各々、一次導関数及び二次導関数のそれぞれの一方を含む、請求項20に記載の方法。
- 前記第1のノードは、前記シナプスを介して前記第1の生成スパイク列を前記第2のノードに送る、請求項19乃至21のいずれかに記載の方法。
- 前記第1の生成スパイク列及び前記第2の生成スパイク列は各々、前記シナプスとは独立のそれぞれの経路を介して伝達される、請求項19乃至21のいずれかに記載の方法。
- 前記第2の生成スパイク列は、前記第1の生成スパイク列に基づいて決定される、請求項19乃至21のいずれかに記載の方法。
- 前記第1の生成スパイク列及び前記第2の生成スパイク列は各々、異なるそれぞれのスパイク列に基づいて決定される、請求項19乃至21のいずれかに記載の方法。
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