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Spiking model to learn arbitrary multiple transformations for a self-realizing network

机译:尖峰模型可学习用于自实现网络的任意多次转换

摘要

A neural network, wherein a portion of the neural network comprises: a first array having a first number of neurons, wherein the dendrite of each neuron of the first array is provided for receiving an input signal indicating that a measured parameter gets closer to a predetermined value assigned to said neuron; and a second array having a second number of neurons, wherein the second number is smaller than the first number, the dendrite of each neuron of the second array forming an excitatory STDP synapse with the axon of a plurality of neurons of the first array; the dendrite of each neuron of the second array forming an excitatory STDP synapse with the axon of neighboring neurons of the second array.
机译:一种神经网络,其中,所述神经网络的一部分包括:具有第一数量的神经元的第一阵列,其中,提供所述第一阵列的每个神经元的树突以接收指示测量的参数接近预定值的输入信号。分配给所述神经元的值;第二阵列具有第二数量的神经元,其中第二数量小于第一数量,第二阵列的每个神经元的树突与第一阵列的多个神经元的轴突形成兴奋性STDP突触。第二阵列的每个神经元的树突与第二阵列的相邻神经元的轴突形成兴奋性STDP突触。

著录项

  • 公开/公告号US9430737B2

    专利类型

  • 公开/公告日2016-08-30

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 HRL LABORATORIES LLC;

    申请/专利号US201314015001

  • 发明设计人 NARAYAN SRINIVASA;YOUNGKWAN CHO;

    申请日2013-08-30

  • 分类号G06N3/08;G06N3/04;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 14:29:48

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