申请/专利权人：中科南京智能技术研究院

申请日：2023-12-08

公开（公告）日：2024-03-08

公开（公告）号：CN117669664A

主分类号：G06N3/049

分类号：G06N3/049;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.26#实质审查的生效;2024.03.08#公开

摘要：本发明公开了一种基于Pytorch的脉冲神经网络突触延时实现方法，包括一对一连接的突触延时实现和Fromlist连接的突触延时实现，其中一对一连接的突触延时接口可以自定义种群连接权重值和延时值，而Fromlist连接的突触延时接口可以自定义权重矩阵和延时矩阵。本发明解决了现有支持突触延时的库和工具存在灵活性不足、使用复杂及计算效率低的问题。

主权项：1.一种基于Pytorch的脉冲神经网络突触延时实现方法，用于在Pytorch框架下实现一对一连接的突触延时，其特征在于，包括：步骤A：自定义突触延时d-1；步骤B：创建状态更新矩阵Un*d，n*d，用于更新突触建模的状态变量；步骤C：创建状态矩阵Sn*d，1，表示当前时间步存储的前后种群神经元传递管道间的所有脉冲信号状态变量；步骤D：创建输入更新矩阵SAn*d，1，表示当前时间步存储的前种群神经元的脉冲信号状态变量及传递管道前d-1个部分的脉冲信号状态变量；步骤E：创建平移矩阵En*d，n*d，用于将状态矩阵Sn*d，1的状态变量更新到输入更新矩阵SAn*d，1的状态变量；步骤F：创建脉冲扩维输入矩阵In*d，1，用于储存当前时间步的脉冲信号并更新到输入更新矩阵SAn*d，1的状态变量；步骤G：创建脉冲输出矩阵On，1，表示后种群神经元的脉冲输入信号；步骤H:创建索引index1，用于计算突触延时的脉冲信号在状态矩阵Sn*d，1的位置信息；步骤I：创建列表select_list，用于存储后种群神经元接收到的脉冲输入信号数据；步骤J：执行SA=E*S+I，添加当前时间步的脉冲信号并更新输入更新矩阵SAn*d，1的状态变量；步骤K：执行S=U*SA，突触建模，更新状态矩阵Sn*d，1的状态变量，实现脉冲信号前向传递；步骤L：遍历前种群神经元更新index1，并将S[index1]添加到列表select_list，执行O=torch.catselect_list，dim=0，循环重复步骤J、步骤K，将前种群神经元经过突触延时后的脉冲信号一对一传递给后种群神经元；其中，n表示建立一对一连接的前种群神经元的数量，torch.cat为PyTorch中用于将张量沿指定维度进行拼接的方法。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中科南京智能技术研究院 基于Pytorch的脉冲神经网络突触延时实现方法

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