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申请/专利权人：厦门壹普智慧科技有限公司

摘要：本发明涉及神经元计算领域，尤其涉及一种神经元计算方法。所述方法是指神经元在时间间隔t内，对多个输入神经元膜电位Vint1和输入神经元脉冲Pint1进行计算，更新神经元状态，并发送输出神经元膜电位Voutt2和输出神经元脉冲Poutt2；时间间隔t的单位时间是Δt；时间间隔的起始时刻被记为t1＝n1*Δt，终止时刻被记为t2＝n2*Δt；时间间隔t＝n*Δt，n＝n2‑n1；包括以下步骤：t1时刻，获取输入数据；时间间隔t内，对输入数据执行整合或抑制运算；时间间隔t内，执行膜电位累加运算；时间间隔t内，执行膜电位激活运算；t2时刻，更新神经元状态并输出数据。本发明的神经元计算方法具备更好的通用性，从而实现更通用的神经网络计算系统。

主权项：1.一种神经元计算方法，其特征在于，用于处理动态传感器的脉冲数据和数值神经网络的数据，是指神经元在时间间隔t内，对多个输入神经元膜电位Vint1和输入神经元脉冲Pint1进行计算，更新神经元状态，并发送输出神经元膜电位Voutt2和输出神经元脉冲Poutt2；所述时间间隔t的单位时间是Δt；所述时间间隔的起始时刻被记为t1＝n1*Δt，终止时刻被记为t2＝n2*Δt；时间间隔t＝n*Δt，其中n1、n2、n为正整数且n＝n2-n1；包括以下步骤：步骤S1、t1时刻，获取输入数据；所述输入数据包括：t1时刻的神经元状态Nstatust1、输入神经元膜电位Vint1和输入神经元脉冲Pint1，以及对应的参数；步骤S2、在时间间隔t内，对输入数据执行整合计算或抑制运算，输出整合或抑制运算结果；步骤S3、在时间间隔t内，对整合或抑制运算结果执行膜电位累加运算，输出膜电位累加运算结果；步骤S4、在时间间隔t内，对膜电位累加运算结果执行膜电位激活运算，输出膜电位激活计算结果；步骤S5、t2时刻，根据膜电位激活运算结果更新神经元状态并输出数据；所述步骤S2具体包括：首先根据具体计算模式的选择，选择输入神经元膜电位Vint1或输入神经元脉冲Pint1作为输入数据Si，参数被记为Wi；其中，对于数值神经网络计算，使用输入神经元膜电位Vint1作为输入数据Si；对于脉冲神经网络计算，使用输入神经元脉冲Pint1作为输入数据Si；对于由数值神经网络转换得到的脉冲神经网络计算，使用输入神经元膜电位Vint1或输入神经元脉冲Pint1作为输入数据Si；所述计算模式包括：整合计算模式和抑制计算模式；对于整合计算模式，i个输入数据与i个输入参数两两相乘，并把所有乘法结果累加，最终得到累加结果为计算结果，表示为ACCMULSi,Wi；对于抑制计算模式，i个输入数据与i个输入参数两两相乘，并把所有乘法结果进行最大值比较，最终得到最大值为计算结果，表示为MAXMULSi,Wi；其中，MUL表示两两相乘，ACC表示累加，MAX表示取最大值；根据整合计算模式或抑制计算模式的计算结果得到整合或抑制运算结果FR；所述步骤S3包括：神经元的初始状态为Nstatust1＝{Vt1,Pt1}；所述膜电位累加运算指把步骤2的整合或抑制运算结果FR乘以比例系数Scale再加上Vt1得到膜电位累加运算结果T1；所述步骤S4中的膜电位激活运算为：指通过一个由步骤S3的膜电位累加运算结果T1和n*Δt决定的激活函数ACT计算得到膜电位激活运算结果T2；所述激活函数是以T1和n*Δt为变量的线性函数或非线性函数；所述步骤S5的步骤为：在t2时刻，把步骤S4中的膜电位激活运算结果T2与输出上限阈值Vth1、输出下限阈值Vth2进行比较，根据比较结果选择更新方式更新神经元状态Nstatust2，包括：1如果输出上限阈值Vth1等于0且输出下限阈值Vth2等于0，那么神经元状态Nstatust2被更新为：Vt2＝T2，Pt2＝0；2如果输出上限阈值Vth1大于0且输出下限阈值Vth2小于0，那么根据T2与输出上下限阈值的比较结果：a.如果T2大于输出上限阈值Vth1，则把T2除以Vth1并向下取整的结果赋值给Pt2，把T2对Vth1取余数的结果赋值给Vt2；b.如果T2小于输出下限阈值Vth2，则把T2除以Vth2并向下取整的结果取负后赋值给Pt2，把T2对Vth2取余数的结果赋值给Vt2；输出更新后神经元状态Nstatust2：把Vt2发送给输出神经元膜电位Voutt2，把Pt2发送给输出神经元脉冲Poutt2。

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