[发明专利]神经网络信息发送方法和系统

说明书

本发明涉及一种神经网络信息发送方法和系统，所述方法包括：根据当前神经元计算出的神经元信息，获取与所述神经元信息对应的路由信息，所述路由信息，包括所述神经元信息由所述当前神经元发送至目的神经元所经过的所有路由神经元的信息，以及各所述路由神经元之间的连接信息；根据所述路由信息，获取与所述路由信息对应的延时信息；根据所述神经元信息和所述延时信息，输出所述神经元信息。本发明在神经元的输出信息中考虑延时信息，使得神经元信息能够携带更加丰富的时域信息，丰富了神经元的运行模式，增强了整个网络的泛化能力。

技术领域

本发明涉及人工神经网络技术领域，特别是涉及神经网络信息发送方法和系统。

背景技术

传统的神经网络研究绝大多数仍是在冯·诺依曼计算机软件并搭配高性能GPU(Graphic Processing Unit通用计算技术)平台中实现的，整个过程的硬件开销、能耗和信息处理速度都不容乐观。为此，近几年神经形态计算领域迅猛发展，即采用硬件电路直接构建神经网络从而模拟大脑的功能，试图实现大规模并行、低能耗、可支撑复杂模式学习的计算平台，并能将神经网络的处理结果，做到更加的仿生。

根据传统的神经网络中的神经信息接收方法计算出的神经元输出信息，与实际的仿生结果，差距过大。

发明内容

基于此，有必要针对传统神经元信息接收方法计算得出的神经元信息与实际仿生结果差距过大的问题，提供一种神经网络信息发送方法和系统，所述方法包括：

根据当前神经元计算出的神经元信息，获取与所述神经元信息对应的路由信息，所述路由信息，包括所述神经元信息由所述当前神经元发送至目的神经元所经过的所有路由神经元的信息，以及各所述路由神经元之间的连接信息；

根据所述路由信息，获取与所述路由信息对应的延时信息；

根据所述神经元信息和所述延时信息，输出所述神经元信息。

在其中一个实施例中，所述路由信息，包括：

根据各所述路由神经元的信息处理量，和/或各所述路由神经元之间的信息传输量，确定的信息处理传输量。

在其中一个实施例中，所述根据所述路由信息，获取与所述路由信息对应的延时信息，包括：

若所述信息处理传输量大于等于信息量阈值，将所述路由信息对应的延时信息设置为第一时延，否则将所述延时信息设置为第二时延，且所述第一时延的时长大于所述第二时延的时长。

在其中一个实施例中，所述路由信息，包括：

根据各所述路由神经元的总数量，和/或各所述路由神经元之间的连接总数量，确定的距离量。

在其中一个实施例中，所述根据所述路由信息，获取与所述路由信息对应的延时信息，包括：

若所述距离量大于等于距离阈值，将所述路由信息对应的延时信息设置为第三时延，否则将所述延时信息设置为第四时延，且所述第三时延的时长大于所述第四时延的时长。

在其中一个实施例中，所述根据所述神经元信息和所述延时信息，输出所述神经元信息，包括：

将所述神经元信息和所述延时信息，按照输出信息编码规则进行编码后，组成所述当前神经元的输出信息；

输出所述当前神经元的输出信息。

在其中一个实施例中，所述根据所述神经元信息和所述延时信息，输出所述神经元信息，包括：

获取所述当前神经元的输出起始时刻；

在所述输出起始时刻，根据所述延时信息确定的时延，延时输出所述神经元信息。