本發(fā)明涉及人工智能領(lǐng)域，特別涉及一種基于脈沖神經(jīng)膜系統(tǒng)和勻質(zhì)神經(jīng)細(xì)胞的邏輯或非門(mén)設(shè)計(jì)方法。

背景技術(shù)：

神經(jīng)計(jì)算是自然計(jì)算的重要分支之一，旨在將人類(lèi)大腦神經(jīng)系統(tǒng)中存儲(chǔ)信息和智能處理信息的方式抽象為可執(zhí)行計(jì)算的模型。脈沖神經(jīng)膜系統(tǒng)是一類(lèi)脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，是受人腦所蘊(yùn)含的計(jì)算智能啟發(fā)得到的高性能神經(jīng)計(jì)算模型。

現(xiàn)有技術(shù)的主要特點(diǎn)在于使用的神經(jīng)計(jì)算單元的種類(lèi)太多，從而造成神經(jīng)電路的實(shí)現(xiàn)復(fù)雜，計(jì)算效率低，計(jì)算準(zhǔn)確率低。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為解決上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提出了一種基于脈沖神經(jīng)膜系統(tǒng)和勻質(zhì)神經(jīng)細(xì)胞的邏輯或非門(mén)設(shè)計(jì)方法，利用神經(jīng)元的級(jí)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)信息的傳遞和并行處理，最終實(shí)現(xiàn)執(zhí)行邏輯計(jì)算的功能，具有分布式并行的計(jì)算特性，可以為神經(jīng)電路的實(shí)現(xiàn)提供可行的計(jì)算模型。

本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實(shí)現(xiàn)的：

一種基于脈沖神經(jīng)膜系統(tǒng)和勻質(zhì)神經(jīng)細(xì)胞的邏輯或非門(mén)設(shè)計(jì)方法，基于脈沖累加信息編碼方式，使用統(tǒng)一的神經(jīng)計(jì)算單元，統(tǒng)一神經(jīng)計(jì)算單元的激發(fā)表達(dá)式為a^*/a→a，其中字母a表示脈沖，脈沖的累加表示為字母a的多重集，a^*表示為任意數(shù)目的累加脈沖；a→a的含義為：“→”左邊的脈沖a表示消耗的脈沖數(shù)為1，“→”右邊的脈沖a表示傳遞給臨近神經(jīng)計(jì)算單元的脈沖數(shù)為1；a^*/a→a的含義為：神經(jīng)計(jì)算單元中無(wú)論積累多少個(gè)脈沖，神經(jīng)計(jì)算單元都將激發(fā)，每次消耗1個(gè)脈沖，向外發(fā)送1個(gè)脈沖，直至所包含的脈沖數(shù)目變?yōu)?；

邏輯或非門(mén)中，第一神經(jīng)計(jì)算單元in₁接收第一輸入信號(hào)，第二神經(jīng)計(jì)算單元in₂接收第二輸入信號(hào)；第一神經(jīng)計(jì)算單元in₁使用a^*/a→a激發(fā)方式，通過(guò)突觸向第四神經(jīng)計(jì)算單元out發(fā)送脈沖；第二神經(jīng)計(jì)算單元in₂使用a^*/a→a激發(fā)方式，通過(guò)突觸向第四神經(jīng)計(jì)算單元out發(fā)送脈沖；第三神經(jīng)計(jì)算單元1使用a^*/a→a激發(fā)方式，通過(guò)突觸向第四神經(jīng)計(jì)算單元out發(fā)送三次，每次一個(gè)脈沖；

信息過(guò)濾單元ast₁分別與第一神經(jīng)計(jì)算單元in₁、第二神經(jīng)計(jì)算單元in₂、第三神經(jīng)計(jì)算單元1到第四神經(jīng)計(jì)算單元out的三條突觸連接，將突觸上正在傳遞的脈沖數(shù)目與其預(yù)設(shè)的閾值進(jìn)行比較：

情況1：如果正在傳遞的脈沖數(shù)目大于等于信息過(guò)濾單元的閾值t＝2，那么這些脈沖將被信息過(guò)濾單元進(jìn)行過(guò)濾移除，此時(shí)脈沖無(wú)法通過(guò)突觸到達(dá)目標(biāo)神經(jīng)計(jì)算單元；

情況2：如果正在傳遞的脈沖數(shù)目小于信息過(guò)濾單元的閾值t＝2，那么這些脈沖將順利通過(guò)突觸到達(dá)目標(biāo)神經(jīng)計(jì)算單元。

本發(fā)明的有益效果是：

(1)將構(gòu)造邏輯或非門(mén)使用的神經(jīng)計(jì)算單元種類(lèi)降至最少的1種，這有助于利用統(tǒng)一的神經(jīng)計(jì)算單元實(shí)現(xiàn)神經(jīng)電路；

(2)利用神經(jīng)元的級(jí)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)信息的傳遞和并行處理，最終實(shí)現(xiàn)執(zhí)行邏輯計(jì)算的功能，具有分布式并行的計(jì)算特性，可以為神經(jīng)電路的實(shí)現(xiàn)提供可行的計(jì)算模型。

附圖說(shuō)明

為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見(jiàn)地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明的神經(jīng)計(jì)算單元的示意圖；

圖2為本發(fā)明的信息過(guò)濾單元的示意圖；

圖3為本發(fā)明的邏輯或非門(mén)的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。基于本發(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

本發(fā)明提出了一種基于脈沖神經(jīng)膜系統(tǒng)和勻質(zhì)神經(jīng)細(xì)胞的邏輯或非門(mén)設(shè)計(jì)方法，基于脈沖累加信息編碼方式，使用統(tǒng)一神經(jīng)計(jì)算單元(也稱為勻質(zhì)神經(jīng)計(jì)算單元)，輔以1類(lèi)信息過(guò)濾單元，通過(guò)神經(jīng)計(jì)算單元和信息過(guò)濾單元的級(jí)聯(lián)實(shí)現(xiàn)了邏輯或非門(mén)的計(jì)算過(guò)程。

如圖1所示，統(tǒng)一神經(jīng)計(jì)算單元的激發(fā)表達(dá)式表示為a^*/a→a，其中以字母a表示脈沖，脈沖的累加表示為字母a的多重集(如k個(gè)脈沖的累加表示為a^k)。上述激發(fā)表達(dá)式中，a^*表示為任意數(shù)目的累加脈沖；a→a的含義為：“→”左邊的脈沖a表示消耗的脈沖數(shù)為1，“→”右邊的脈沖a表示傳遞給臨近神經(jīng)元的脈沖數(shù)為1；a^*/a→a的含義為：神經(jīng)計(jì)算單元中無(wú)論積累多少個(gè)脈沖，神經(jīng)元都將激發(fā)，每次消耗1個(gè)脈沖，向外發(fā)送1個(gè)脈沖，直至所包含的脈沖數(shù)目變?yōu)?。

如圖2所示，信息過(guò)濾單元與多條突觸連接，突觸是連接神經(jīng)計(jì)算單元和脈沖傳遞的通道。某一時(shí)刻，該神經(jīng)過(guò)濾單元連接的突觸上正在傳遞的脈沖數(shù)目與其預(yù)設(shè)的閾值進(jìn)行比較：

情況1：如果正在傳遞的脈沖數(shù)目大于等于信息過(guò)濾單元的閾值t＝2，那么這些脈沖將被信息過(guò)濾單元進(jìn)行過(guò)濾移除，此時(shí)脈沖無(wú)法通過(guò)突觸到達(dá)目標(biāo)神經(jīng)計(jì)算單元；

情況2：如果正在傳遞的脈沖數(shù)目小于信息過(guò)濾單元的閾值t＝2，那么這些脈沖將順利通過(guò)突觸到達(dá)目標(biāo)神經(jīng)計(jì)算單元。

本發(fā)明采取脈沖累加的方式對(duì)信息進(jìn)行編碼。若讀取數(shù)字為1，則神經(jīng)計(jì)算單元輸入2個(gè)脈沖a²；若讀取數(shù)字為0，則神經(jīng)計(jì)算單元輸入1個(gè)脈沖a?；诿}沖神經(jīng)膜系統(tǒng)構(gòu)建的邏輯或非門(mén)的計(jì)算結(jié)果編碼為脈沖形式：若計(jì)算結(jié)果為1，則系統(tǒng)終值計(jì)算時(shí)發(fā)送出2個(gè)脈沖；若計(jì)算結(jié)果為0，則系統(tǒng)終值計(jì)算時(shí)發(fā)送出1個(gè)脈沖。

本發(fā)明基于脈沖神經(jīng)膜系統(tǒng)和勻質(zhì)神經(jīng)細(xì)胞的邏輯或非門(mén)如圖3所示，第一神經(jīng)計(jì)算單元in₁接收第一輸入信號(hào)，第二神經(jīng)計(jì)算單元in₂接收第二輸入信號(hào)；第一神經(jīng)計(jì)算單元in₁使用a^*/a→a激發(fā)方式，通過(guò)突觸向第四神經(jīng)計(jì)算單元out發(fā)送脈沖；第二神經(jīng)計(jì)算單元in₂使用a^*/a→a激發(fā)方式，通過(guò)突觸向第四神經(jīng)計(jì)算單元out發(fā)送脈沖；第三神經(jīng)計(jì)算單元1使用a^*/a→a激發(fā)方式，通過(guò)突觸向第四神經(jīng)計(jì)算單元out發(fā)送三次，每次一個(gè)脈沖。

信息過(guò)濾單元ast₁分別與第一神經(jīng)計(jì)算單元in₁、第二神經(jīng)計(jì)算單元in₂、第三神經(jīng)計(jì)算單元1到第四神經(jīng)計(jì)算單元out的三條突觸連接，將突觸上正在傳遞的脈沖數(shù)目與其預(yù)設(shè)的閾值進(jìn)行比較：

情況1：如果正在傳遞的脈沖數(shù)目大于等于信息過(guò)濾單元的閾值t＝2，那么這些脈沖將被信息過(guò)濾單元進(jìn)行過(guò)濾移除，此時(shí)脈沖無(wú)法通過(guò)突觸到達(dá)目標(biāo)神經(jīng)計(jì)算單元；

情況2：如果正在傳遞的脈沖數(shù)目小于信息過(guò)濾單元的閾值t＝2，那么這些脈沖將順利通過(guò)突觸到達(dá)目標(biāo)神經(jīng)計(jì)算單元。

下面給出本發(fā)明邏輯或非門(mén)計(jì)算過(guò)程的一個(gè)具體實(shí)施例，以輸入為x₁＝0和x₂＝0為例：

以輸入為x₁＝0和x₂＝0為例，則第一神經(jīng)計(jì)算單元in₁和第二神經(jīng)計(jì)算單元in₂分別收到1個(gè)脈沖。第一神經(jīng)計(jì)算單元in₁和第二神經(jīng)計(jì)算單元in₂使用a^*/a→a激發(fā)，向第四神經(jīng)計(jì)算單元out發(fā)送1個(gè)脈沖(消耗1個(gè)，剩余0個(gè))。第三神經(jīng)計(jì)算單元1包含3個(gè)脈沖，通過(guò)使用a^*/a→a激發(fā)(消耗1個(gè)，剩余2個(gè))，向第四神經(jīng)計(jì)算單元out發(fā)送1個(gè)脈沖。由于第一信息過(guò)濾單元ast₁的閾值為t＝2，而其連接的突觸上傳遞脈沖的數(shù)目為3，大于其閾值2，所以這3個(gè)脈沖會(huì)被信息過(guò)濾單元ast₁過(guò)濾，無(wú)法到達(dá)第四神經(jīng)計(jì)算單元out。第三神經(jīng)計(jì)算單元1剩余2個(gè)脈沖，它將通過(guò)激發(fā)方式使用a^*/a→a激發(fā)方式(消耗1個(gè)，剩余1個(gè))，向第四神經(jīng)計(jì)算單元out發(fā)送1個(gè)脈沖。第一信息過(guò)濾單元ast₁的閾值為t＝2，延其所連接突觸傳遞的脈沖數(shù)目為1小于其閾值2，所以這個(gè)脈沖可以順利到達(dá)第四神經(jīng)計(jì)算單元out。隨后，第三神經(jīng)計(jì)算單元1通過(guò)激發(fā)方式使用a^*/a→a再次激發(fā)，向第四神經(jīng)計(jì)算單元out又發(fā)送1個(gè)脈沖。由于第一信息過(guò)濾單元ast₁的閾值為t＝2，所以這個(gè)脈沖可以順利到達(dá)第四神經(jīng)計(jì)算單元out。第四神經(jīng)計(jì)算單元out通過(guò)使用a^*/a→a激發(fā)方式，通過(guò)兩次激發(fā)總計(jì)向環(huán)境發(fā)送2個(gè)脈沖，表示系統(tǒng)的計(jì)算結(jié)果為1。根據(jù)上述的編碼方式，這表示輸入為x₁＝0和x₂＝0時(shí)，系統(tǒng)計(jì)算結(jié)果為1。

類(lèi)似的，當(dāng)輸入為x₁＝0，x₂＝1和x₁＝1，x₂＝0以及x₁＝1，x₂＝1時(shí)，計(jì)算結(jié)果為0。

本發(fā)明基于脈沖神經(jīng)膜系統(tǒng)和勻質(zhì)神經(jīng)細(xì)胞的邏輯或非門(mén)設(shè)計(jì)方法，將構(gòu)造邏輯或非門(mén)使用的神經(jīng)計(jì)算單元種類(lèi)降至最少的1種，這有助于利用統(tǒng)一的神經(jīng)計(jì)算單元實(shí)現(xiàn)神經(jīng)電路；利用神經(jīng)元的級(jí)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)信息的傳遞和并行處理，最終實(shí)現(xiàn)執(zhí)行邏輯計(jì)算的功能，具有分布式并行的計(jì)算特性，可以為神經(jīng)電路的實(shí)現(xiàn)提供可行的計(jì)算模型。

以上所述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。