[发明专利]脉冲神经网络中数据处理的方法、装置

权利要求书

1.一种脉冲神经网络中数据处理的方法，其特征在于，包括：

获取第一神经元上的第一膜电压和第一输入电流，所述第一膜电压是所述第一神经元在t-1时刻的膜电压值，所述第一输入电流是所述第一神经元在所述t-1时刻根据接收到的输入脉冲确定的；

确定所述第一膜电压在单位时间内的变化率是否大于第一预设阈值；

如果所述第一膜电压在所述单位时间内的变化率大于所述第一预设阈值，根据所述第一膜电压和所述第一输入电流，通过第一算法计算所述第一神经元上的第二膜电压，其中，所述第二膜电压是所述第一神经元在t时刻的膜电压值，所述t-1时刻为所述t时刻的前一时刻；或

如果所述第一膜电压在所述单位时间内的变化率不大于所述第一预设阈值，根据所述第一膜电压和所述第一输入电流，通过第二算法计算所述第一神经元上的第二膜电压，其中，所述第一算法的计算效率高于所述第二算法的计算效率，所述第二算法的计算精度高于所述第一算法的计算精度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

确定所述第一神经元的第一放电时刻T，所述第一放电时刻T位于所述t-1时刻和所述t时刻之间；

根据所述第一放电时刻T和所述t时刻确定电流增量；

向第二神经元输出所述电流增量，所述电流增量用于指示所述第二神经元根据所述电流增量对从所述第一神经元处接收到的第二电流进行调整，其中，所述第二电流为所述第一神经元在确定所述第二膜电压大于第二预设阈值时向所述第二神经元输出的电流，所述第二神经元为所述第一神经元的下一层神经元。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述第一神经元的第一放电时刻T，具体包括：

根据所述t-1时刻、所述第一膜电压、所述t时刻以及所述第二膜电压确定所述第一神经元的放电时刻T。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一算法为指数时间差分ETD算法。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述第二算法为龙格库塔RK算法。

6.一种脉冲神经网络中数据处理的装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取第一神经元上的第一膜电压和第一输入电流，所述第一膜电压是所述第一神经元在t-1时刻的膜电压值，所述第一输入电流是所述第一神经元在所述t-1时刻根据接收到的输入脉冲确定的；

确定模块，用于确定所述第一膜电压在单位时间内的变化率是否大于第一预设阈值；

计算模块，如果所述第一膜电压在所述单位时间内的变化率大于所述第一预设阈值，用于根据所述第一膜电压和所述第一输入电流，通过第一算法计算所述第一神经元上的第二膜电压，其中，所述第二膜电压是所述第一神经元在t时刻的膜电压值，所述t-1时刻为所述t时刻的前一时刻；或

如果所述第一膜电压在所述单位时间内的变化率不大于所述第一预设阈值，用于根据所述第一膜电压和所述第一输入电流，通过第二算法计算所述第一神经元上的第二膜电压，其中，所述第一算法的计算效率高于所述第二算法的计算效率，所述第二算法的计算精度高于所述第一算法的计算精度。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述确定模块还用于：

确定所述第一神经元的第一放电时刻T，所述第一放电时刻T位于所述t-1时刻和所述t时刻之间；

根据所述第一放电时刻T和所述t时刻确定电流增量；

所述装置还包括：

输出模块，用于向第二神经元输出所述电流增量，所述电流增量用于指示所述第二神经元根据所述电流增量对从所述第一神经元处接收到的第二电流进行调整，其中，所述第二电流为所述第一神经元确定所述第二膜电压大于第二预设阈值时向所述第二神经元输出的电流，所述第二神经元为所述第一神经元的下一层神经元。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述确定模块具体用于：

根据所述t-1时刻、所述第一膜电压、所述t时刻以及所述第二膜电压确定所述第一神经元的放电时刻T。