[发明专利]用于修改神经动态的自动化方法有效
| 申请号： | 201480054405.1 | 申请日： | 2014-08-21 |
| 公开（公告）号： | CN105637539B | 公开（公告）日： | 2018-03-27 |
| 发明（设计）人： | A·莎拉;R·H·金博尔 | 申请（专利权）人： | 高通股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海专利商标事务所有限公司31100 | 代理人： | 周敏 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 用于 修改 神经 动态 自动化 方法 | ||
1.一种用于改进存储在设备中的人工神经网络的神经动态的方法，包括：
从原型神经元获取原型神经元动态，所述神经元动态包括尖峰定时；以及
至少部分地基于对应于所述尖峰定时的目标函数来修改所述人工神经网络的神经元模型的参数以使得所述神经元模型的尖峰定时与所存储的原型神经元的尖峰定时相匹配。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述参数基于所述神经元模型的期望功能性。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述参数至少部分地基于对所述神经元模型的参数扫掠来修改。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标函数使表示中的所需位数最小化。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标函数降低模型复杂度。
6.一种人工神经网络，包括：
存储器单元；以及
耦合至所述存储器单元的至少一个处理器，所述至少一个处理器被配置成：
从原型神经元获取原型神经元动态，所述神经元动态包括尖峰定时；以及
至少部分地基于对应于所述尖峰定时的目标函数来修改所述人工神经网络的神经元模型的参数以使得所述神经元模型的尖峰定时与所述原型神经元的尖峰定时相匹配。
7.如权利要求6所述的人工神经网络，其特征在于，所述参数基于所述神经元模型的期望功能性。
8.如权利要求6所述的人工神经网络，其特征在于，所述至少一个处理器被进一步配置成至少部分地基于对所述神经元模型的参数扫掠来修改所述参数。
9.如权利要求6所述的人工神经网络，其特征在于，所述目标函数使表示中的所需位数最小化。
10.如权利要求6所述的人工神经网络，其特征在于，所述目标函数降低模型复杂度。
11.一种用于改进神经动态的设备，包括：
用于从原型神经元获取原型神经元动态的装置，所述神经元动态包括尖峰定时；以及
用于至少部分地基于对应于所述尖峰定时的目标函数来修改人工神经网络的神经元模型的参数以使得所述神经元模型的尖峰定时与所述原型神经元的尖峰定时相匹配的装置。
12.一种其上记录有程序代码的非瞬态计算机可读介质，所述程序代码包括：
用于从原型神经元获取原型神经元动态的程序代码，所述神经元动态包括至少尖峰定时；以及
用于至少部分地基于对应于所述尖峰定时的目标函数来修改人工神经网络的神经元模型的参数以使得所述神经元模型的尖峰定时与所述原型神经元的尖峰定时相匹配的程序代码。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于高通股份有限公司，未经高通股份有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201480054405.1/1.html，转载请声明来源钻瓜专利网。
