一种基于GPU的脉冲神经网络模拟策略
公开
摘要
本发明公开了基于GPU的脉冲神经网络模拟策略，包括以下步骤：初始化神经网络结构和网络权值；在GPU中加载参数与网络结构，并创建脉冲队列；根据脉冲队列中的脉冲发放情况计算神经元膜电压；根据神经元的膜电压值与阈值，判断是否发放脉冲；重复S3到S5的过程，直至迭代完成。本发明加速了脉冲神经网络的模拟速度，充分发挥了GPU并行计算的优势与脉冲神经网络稀疏性，并发性的特性，同时支持模拟仿真更大规模的脉冲神经网络模型。
基本信息
专利标题 ：
一种基于GPU的脉冲神经网络模拟策略
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114565083A
申请号 ：
CN202210195102.8
公开（公告）日 ：
2022-05-31
申请日 ：
2022-03-01
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
袁家斌夏涛
申请人 ：
南京航空航天大学
申请人地址 ：
江苏省南京市江宁区将军大道29号
代理机构 ：
代理人 ：
优先权 ：
CN202210195102.8
主分类号 ：
G06N3/04
IPC分类号 ：
G06N3/04 G06N3/10
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/04
体系结构，例如，互连拓扑
法律状态
2022-05-31 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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