神经元的膜电位更新方法、类脑神经元器件、处理核技术

本公开提供了一种神经元的膜电位更新方法，包括：响应于神经元接收到输入脉冲，获取所述神经元在本次接收到输入脉冲的时刻与在上一次接收到输入脉冲的时刻之间的当前输入时间差；根据所述当前输入时间差和预设泄漏计算模型计算出所述神经元在当前时刻的历史膜电位；根据所述历史膜电位和所述神经元在本次所接收到的输入脉冲计算所述神经元的当前时刻膜电位。本公开还提供了一种类脑神经元器件、处理核、神经形态芯片、电子设备、计算机可读介质。

【技术实现步骤摘要】
神经元的膜电位更新方法、类脑神经元器件、处理核
本公开涉及计算机
，特别涉及一种神经元的膜电位更新方法、类脑神经元器件、处理核、神经形态芯片、电子设备、计算机可读介质。
技术介绍
神经形态芯片(Neuromorphicchip)拟采用电子技术模拟已经被证明了的生物脑的运作规则，从而构建类似于生物脑的电子芯片，神经形态芯片的每个核内均包含有一组类脑神经元器件，这些类脑神经元器件通过模拟作为脑神经网络基本单元的生物神经元的结构和信息传递方式以实现信息的处理。
技术实现思路
本公开提供一种神经元的膜电位更新方法、类脑神经元器件、处理核、神经形态芯片、电子设备、计算机可读介质。第一方面，本公开提供了一种神经元的膜电位更新方法，该神经元的膜电位更新方法包括：响应于神经元接收到输入脉冲，获取所述神经元在本次接收到输入脉冲的时刻与在上一次接收到输入脉冲的时刻之间的当前输入时间差；根据所述当前输入时间差和预设泄漏计算模型计算出所述神经元在当前时刻的历史膜电位；根据所述历史膜电位和所述神经元在本次所接收到的输入脉冲计算所述神经元的当前时刻膜电位。第二方面，本公开提供了一种类脑神经元器件，该类脑神经元器件包括：时间差获取模块，用于响应于接收到输入脉冲，获取类脑神经元器件在本次接收到输入脉冲的时刻与在上一次接收到输入脉冲的时刻之间的当前输入时间差；第一计算模块，用于根据所述当前输入时间差和预设泄漏计算模型计算出所述神经元在当前时刻的历史膜电位；第二计算模块，用于根据所述第一计算模块所确定的所述历史膜电位和所述神经元在本次所接收到的输入脉冲计算所述神经元的当前时刻膜电位。第三方面，本公开提供了一种处理核，该处理核包括多个上述类脑神经元器件。第四方面，本公开提供了一种神经形态芯片，该神经形态芯片包括多个上述处理核。第五方面，本公开提供了一种电子设备，该电子设备包括：多个处理核；以及，片上网络，被配置为交互所述多个处理核间的数据和外部数据；其中，一个或多个所述处理核中存储有一个或多个指令，一个或多个所述指令被一个或多个所述处理核执行，以使一个或多个所述处理核能够执行上述的神经元的膜电位更新方法。第六方面，本公开提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序在被处理核执行时实现上述的神经元的膜电位更新方法。本公开所提供的神经元的膜电位更新方法、类脑神经元器件、处理核、神经形态芯片、电子设备、计算机可读介质，利用预设的泄漏计算模型使类脑神经元器件仅在接收到输入脉冲时才对当前时刻膜电位进行计算，使得类脑神经元器件在未接收到输入脉冲时能够处于休眠状态，从而避免了类脑神经元器件每时每刻都进行膜电位的检测和计算，进而降低了神经元形态芯片的功耗。应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。附图说明附图用来提供对本公开的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本公开的实施例一起用于解释本公开，并不构成对本公开的限制。通过参考附图对详细示例实施例进行描述，以上和其他特征和优点对本领域技术人员将变得更加显而易见，在附图中：图1为本公开实施例提供的一种神经元的膜电位更新方法的流程图；图2为本公开实施例提供的另一种神经元的膜电位更新方法的流程图；图3为本公开实施例提供的又一种神经元的膜电位更新方法的流程图；图4为本公开实施例提供的再一种神经元的膜电位更新方法的流程图；图5为本公开实施例提供的一种类脑神经元器件的组成框图；图6为本公开实施例提供的另一种类脑神经元器件的组成框图；图7为本公开实施例提供的又一种类脑神经元器件的组成框图；图8为本公开实施例提供的一种电子设备的组成框图。具体实施方式为使本领域的技术人员更好地理解本公开的技术方案，以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。在不冲突的情况下，本公开各实施例及实施例中的各特征可相互组合。如本文所使用的，术语“和/或”包括一个或多个相关列举条目的任何和所有组合。本文所使用的术语仅用于描述特定实施例，且不意欲限制本公开。如本文所使用的，单数形式“一个”和“该”也意欲包括复数形式，除非上下文另外清楚指出。还将理解的是，当本说明书中使用术语“包括”和/或“由……制成”时，指定存在所述特征、整体、步骤、操作、元件和/或组件，但不排除存在或添加一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元件、组件和/或其群组。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。除非另外限定，否则本文所用的所有术语(包括技术和科学术语)的含义与本领域普通技术人员通常理解的含义相同。还将理解，诸如那些在常用字典中限定的那些术语应当被解释为具有与其在相关技术以及本公开的背景下的含义一致的含义，且将不解释为具有理想化或过度形式上的含义，除非本文明确如此限定。相关技术中，类脑神经元器件在进行膜电位更新的过程中，在每个时间步到达时，都计算当前时刻膜电位，具体的，当类脑神经元器件在当前时刻接收到了输入脉冲时，首先将所接收到输入脉冲转化为积分电位，进而将该积分电位与已有膜电位(又称为历史膜电位)求和得到当前时刻膜电位，在计算出当前时刻膜电位后，检测当前时刻膜电位是否达到预设阈值，若未达到，进而计算泄漏电压，以控制当前时刻膜电位以该泄漏电压的量进行降低更新，从而向静息电位靠近；而当类脑神经元器件在当前时刻未接收到输入脉冲时，类脑神经元器件则直接按照膜电位泄露规律计算当前时刻的泄露电压，进而控制当前时刻膜电位以该泄漏电压的量进行降低更新，以向静息电位靠近。其中，时间步是指预先按照预设时间步长将时间进行切片形成的时间间隔，在类脑神经元器件的信息处理过程中，通常以时间步的数量进行计时。在相关技术中的这种类脑神经元器件的膜电位更新过程中，类脑神经元器件在每个时间步都处于运算状态(计算膜电位、计算泄漏电压等)，这对于大部分时间没有输入的稀疏度较高的网络而言，类脑神经元器件计算频率较高，从而导致芯片产生过多的功耗。针对这一技术问题，本公开提供一种神经元的膜电位更新方法，通过使类脑神经元器件在接收到输入脉冲时才对当前时刻膜电位进行计算，使得类脑神经元器件在未接收到输入脉冲时能够处于休眠状态，从而避免了类脑神经元器件每时每刻都进行膜电位的检测和计算，进而降低了神经形态芯片的功耗。图1为本公开实施例提供的一种神经元的膜电位更新方法的流程图。参照图1，本公开实施例提供一种神经元的膜电位更新本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种神经元的膜电位更新方法，包括：/n响应于神经元接收到输入脉冲，获取所述神经元在本次接收到输入脉冲的时刻与在上一次接收到输入脉冲的时刻之间的当前输入时间差；/n根据所述当前输入时间差和预设泄漏计算模型计算出所述神经元在当前时刻的历史膜电位；/n根据所述历史膜电位和所述神经元在本次所接收到的输入脉冲计算所述神经元的当前时刻膜电位。/n

【技术特征摘要】
1.一种神经元的膜电位更新方法，包括：
响应于神经元接收到输入脉冲，获取所述神经元在本次接收到输入脉冲的时刻与在上一次接收到输入脉冲的时刻之间的当前输入时间差；
根据所述当前输入时间差和预设泄漏计算模型计算出所述神经元在当前时刻的历史膜电位；
根据所述历史膜电位和所述神经元在本次所接收到的输入脉冲计算所述神经元的当前时刻膜电位。


2.根据权利要求1所述的神经元的膜电位更新方法，其中，所述根据所述当前输入时间差和预设泄漏计算模型计算出所述神经元的当前时刻的历史膜电位包括：
根据所述当前输入时间差，从预设的输入时间差的值与第一因子的值的对应关系中确定出所述当前输入时间差对应的第一因子的值；
根据所述当前输入时间差，从预设的输入时间差的值与第二因子的值的对应关系中确定出所述当前输入时间差对应的第二因子的值；
基于所述预设泄漏计算模型，根据所确定出的所述第一因子的值、所述第二因子的值和所述神经元在上一次接收到输入脉冲时的膜电位，确定出所述神经元在当前时刻的历史膜电位。


3.根据权利要求1或2所述的神经元的膜电位更新方法，其中，所述当前输入时间差为所述神经元在本次接收到输入脉冲的时刻与在上一次接收到输入脉冲的时刻之间所包含的预设时间步的数量；
所述预设泄漏计算模型为：



其中，表示第一因子，φ(m)表示第二因子；
所述第一因子为：



所述第二因子为：



其中






所述Δt为所述预设时间步的步长；n为上一次接收到输入脉冲的时刻对应的预设时间步的累计计数值，n+m为本次接收到输入脉冲的时刻对应的预设时间步的累计计数值，m为本次接收到输入脉冲的时刻与上一次接收到输入脉冲的时刻之间所包含的预设时间步的数量，V(n+m)表示神经元在本次接收到输入脉冲的时刻的历史膜电位，V(n)表示神经元在上一次接收到输入脉冲的时刻的历史膜电位，g和c为预设常量参数，VE为静息电位。


4.根据权利要求1所述的神经元的膜电位更新方法，其中，所述响应于神经元接收到输入脉冲，获取所述神经元在本次接收到输入脉冲的时刻与在上一次接收到输入脉冲的时刻之间的当前输入时间差，包括：
响应于接收到输入脉冲，获取预设的计数模块在上一次接收到输入脉冲的时刻对预设时间步的第一累积计数值；
获取预设的计数模块在本次接收到输入脉冲的时刻对所述预设时间步的第二累积计数值；
将所述第一累积计数值与所述第二累积计数值的差值确定为所述当前输入时间差。


5.根据权利要求1所述的神经元的膜电位更新方法，其中，所述方法还包括：
响应于接收到输入脉冲，记录本次接收到输入脉冲的时刻值；
所述获取本次接收到输入脉冲时刻与上一次接收到输入脉冲时刻的当前输入时间差包括：
计算所述本次接收到输入脉冲的时刻值与上一次接收到输入脉冲的时刻值的差值；
根据所述差值与预设时间步的步长的比值，确定出所述当前输入时间差。


6.根据权利要求1所述的神经元的膜电位更新方法，其中，所述方法还包括：
按预设时间间隔检测所述神经元是否在所述预设时间间隔内接收到输入脉冲；
若检测到所述神经元在所述预设时间间隔内未接收到输入脉冲...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴臻志，唐超，
申请(专利权)人：北京灵汐科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11