JP2016501398A - 区分的線形ニューロンモデル化 - Google Patents
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Abstract
Description
[0001]本出願は、2012年11月20日に出願された「Piecewise Linear Neuron Modeling」と題する米国仮特許出願第61/728,360号、2012年12月7日に出願された「Piecewise Linear Neuron Modeling」と題する米国仮特許出願第61/734,716号、2012年12月21日に出願された「Piecewise Linear Neuron Modeling」と題する米国仮特許出願第61/740,633号、2013年1月25日に出願された「Piecewise Linear Neuron Modeling」と題する米国仮特許出願第61/756,889号の利益を主張し、これらのすべては、参照により全体が本明細書に組み込まれる。
[0045]図1は、本開示のいくつかの態様による、複数のレベルのニューロンをもつ例示的なニューラルシステム100を示す。ニューラルシステム100は、シナプス結合のネットワーク104(すなわち、フィードフォワード結合)を介してニューロンの別のレベル106に結合されたニューロンのあるレベル102を備え得る。簡単のために、図1には2つのレベルのニューロンのみが示されているが、典型的なニューラルシステムには、より少ないまたはより多くのレベルのニューロンが存在し得る。ニューロンのいくつかは、ラテラル結合を介して同じレイヤの他のニューロンに結合し得ることに留意されたい。さらに、ニューロンのいくつかは、フィードバック結合を介して前のレイヤのニューロンに戻る形で結合し得る。
[0057]ニューラルネットワークのハードウェアおよびソフトウェアモデルでは、シナプス関係機能の処理がシナプスタイプに基づき得る。シナプスタイプは、非塑性シナプス(non-plastic synapse)(重みおよび遅延の変化がない)と、可塑性シナプス(重みが変化し得る)と、構造遅延可塑性シナプス(重みおよび遅延が変化し得る)と、完全可塑性シナプス(重み、遅延および結合性が変化し得る)と、それの変形(たとえば、遅延は変化し得るが、重みまたは結合性の変化はない)とを備え得る。これの利点は、処理が再分割され得ることである。たとえば、非塑性シナプスは、可塑性機能を実行すること(またはそのような機能が完了するのを待つこと)を必要とし得ない。同様に、遅延および重み可塑性は、一緒にまたは別々に、順にまたは並列に動作し得る動作に再分割され得る。異なるタイプのシナプスは、適用される異なる可塑性タイプの各々の異なるルックアップテーブルまたは式およびパラメータを有し得る。したがって、本方法は、シナプスのタイプの関係するテーブルにアクセスすることになる。
[0059]神経可塑性(または単に「可塑性」)は、脳内のニューロンおよびニューラルネットワークがそれらのシナプス結合と挙動とを新しい情報、感覚上の刺激、発展、損傷または機能不全に応答して変える能力である。可塑性は、生物学における学習および記憶にとって、また計算論的神経科学およびニューラルネットワークにとって重要である。(たとえば、Hebb則理論による)シナプス可塑性、スパイクタイミング依存可塑性(STDP)、非シナプス可塑性、活性依存可塑性、構造可塑性および恒常的可塑性など、様々な形の可塑性が研究されている。
[0066]有用なスパイキングニューロンモデルを設計するための一般的原理がいくつかある。良いニューロンモデルは、2つの計算レジーム、すなわち、一致検出および関数計算の点で豊かな潜在的挙動を有し得る。その上、良いニューロンモデルは、時間コーディングを可能にするための2つの要素を有する必要がある。すなわち、入力の到着時間は出力時間に影響を与え、一致検出は狭い時間ウィンドウを有し得る。最後に、計算上魅力的であるために、良いニューロンモデルは、連続時間にクローズド式解を有することができ、ニアアトラクター(near attractor)と鞍点とを含む安定した挙動を有し得る。言い換えれば、有用なニューロンモデルは、実用的なニューロンモデルであり、豊かで、現実的で、生物学的に一貫した挙動をモデル化するために使用され得、かつ神経回路のエンジニアリングとリバースエンジニアリングの両方を行うために使用され得るニューロンモデルである。
[0070]Hunzinger Coldニューロンモデルは、豊かな様々な神経挙動を再生し得る最小二重レジームスパイキング線形動的モデルである。モデルの1次元または2次元の線形ダイナミクスは2つのレジームを有することができ、時間定数(および結合)はレジームに依存し得る。しきい値下レジームでは、時間定数は、慣例により負であり、一般に生物学的に一貫した線形方式で静止状態に細胞を戻す役目を果たすリーキーチャネルダイナミクスを表す。しきい値上レジームにおける時間定数は、慣例により正であり、一般にスパイク生成のレイテンシを生じさせる一方でスパイク状態に細胞を駆り立てる反リーキーチャネルダイナミクスを反映する。
[0085]図1の人工ニューロン102、106から構成されるニューラルネットワークモデルなどの有用なニューラルネットワークモデルは、一致コーディング、時間コーディングまたはレートコーディングなど、様々な好適なニューラルコーディング方式のうちのいずれかを介して情報を符号化することができる。一致コーディングでは、情報は、ニューロン集団の活動電位(スパイキング活動)の一致(または時間的近接度)で符号化される。時間コーディングでは、ニューロンは、絶対時間であるか相対時間であるかを問わず、活動電位(すなわち、スパイク)の正確なタイミングを通して情報を符号化する。したがって、情報は、ニューロン集団の間でスパイクの相対的タイミングで符号化され得る。対照的に、レートコーディングは、発火レートまたは集団発火レートでニューラル情報をコーディングすることを伴う。
[0087]良いニューロンモデルでは、入力の到着の時間は、出力の時間に影響を与えるはずである。シナプス入力は、ディラックのデルタ関数であるか、成形シナプス後電位(PSP:shaped post-synaptic potential)であるかを問わず、興奮性(EPSP)であるか、抑制性(IPSP)であるかを問わず、到着時間(たとえば、デルタ関数またはステップもしくは他の入力関数の開始もしくはピークの時間)を有し、これは入力時間と呼ばれ得る。ニューロン出力(すなわち、スパイク)は、(細胞体、軸索に沿ったポイント、または軸索の端部など、どこで測定される場合でも)発生の時間を有し、これは出力時間と呼ばれ得る。出力時間は、スパイクのピークの時間、スパイクの開始の時間、または出力波形に関係する任意の他の時間であり得る。支配的原理は、出力時間が入力時間に依存することである。
[0089]ニューロンモデルへの入力はディラックのデルタ関数、たとえば電流としての入力または伝導性ベースの入力を含み得る。後者の場合、ニューロン状態への寄与は連続的または状況依存的であり得る。
[0090]ニューロンのダイナミクスのための数学的モデルは、数十年にわたって模索され、研究されている。様々なニューロンモデルが提案されており、複雑性およびモデルと生物学的な対応物との合致の精度は異なる。基本的に、すべてのニューロンモデルは、実に様々なイオンチャネルの相互作用に起因する細胞膜電圧の非線形挙動を捕捉することを試み、共通の開始点、すなわち、1950年代のHodgkin−Huxleyの画期的な成果によって提供された数学的記述を有する。
[0096]微分方程式モデル化ニューロンダイナミクスの説明で始める。説明は2次元ニューロンモデルに焦点を当てるが、手法はより高い次元のモデルに拡張されてよく、1次元モデルに適用されてもよい。
[0107]微分に進む前に、いくつかの定義および表記の慣例を紹介する。以後、太字の大文字は行列を示し、太字の小文字はベクトルを示す。2次元状態ベクトルxは次のように定義され得る。
[0110]まず、時間軸t∈[0,∞]は、任意の重複しない時間間隔、すなわち次のように分割される。
(i) A(vn,t)は、一定であり、Anに等しい。その場合、Φ(t,Tn)は、よく知られている行列指数形式、すなわち以下のようになる。
[0122]さらなる単純化は、式(44)によって記述される線形時間変動(LTV)システムを線形時間不変(LTI)システムに変換することによって達成され得る。そうするために、係数a11[vn,t]は、間隔t∈[Tn,Tn+1]で一定に維持される。この結果は、いくつかの方法で達成され得るが、それらのうちのいくつかについて以下で説明する。上述のアフィン線形近似の各々について、定数係数は次のように定義され得る。
解
[0129]問題が公式化され、非線形関数に対するいくつかの可能なアフィン線形近似が提案されたので、ここでは、式(49)および(51)ならびにそれらの実装形態によって与えられる間隔t∈[Tn,Tn+1]でのLTIシステムに対する解に焦点を当てる。さらに式(49)の表記を単純化し、A(vn,Tn)=Anを示すと、
[0142]前のセクションでは、LTIシステムの状態に関する式が、任意の時刻で導出された。以下では、時間ステップが適応的に選択される場合、および固定された所定のステップサイズΔTn=Tにより時刻が均一である同期システムのより単純な場合についてより詳しく説明する。
[0147]この例では、式(68)は、単純モデルおよびテイラー展開方法に基づく線形化のために評価される。式をいくらか単純化するために、外部電流が存在しないと仮定される。
[0154]Hunzinger Coldモデルとして知られている単純な真性伝導性モデルのしきい値下ダイナミクスを調べる目的で別の例が作成されている。この例では、シナプス電流なしおよび衝撃外部電流の単純だが興味深い場合が仮定されている。
[0164]「解」と題するサブセクションの最後は、行列指数と逆行列とを事前計算するために、行列Anの第1の要素a11[vn,Tn]が、動的範囲をカバーする有限数の値に量子化されるべきことを述べている。前のサブセクションの微分から、特に例1からわかるように、係数a11[vn,Tn]は、vnおよび時間Tnにおける伝導性の関数である。膜電圧の動的範囲はかなり限られているが、伝導性の動的範囲は非常に大きいことがある。したがって、この場合に、多数の事前計算された行列が記憶されなければならない可能性が非常に高くなり得る。次に、メモリ需要を減らすためにさらなる単純化が探究される。1つの手法は、限られた範囲で所望の行列を事前計算して記憶し、その範囲を越える値のために所望の行列を近似する計算を実行する手法である。
[0172]説明および表記を単純化するために、この例は、シナプス電流が電圧依存型伝導性チャネル(たとえば、NMDAチャネル)を含まず、外部電流Iext(t)がないと仮定する。微分は、長さTの固定ステップサイズで得られる。まず、式(68)が次のように単純化され得る。
I. 所望の量子化により事前計算し、すべての係数(G、hi、およびq)を記憶する。
II. チャネルごとに、以下を計算する。
[0182]上記のサブセクションでは、ニューロンモデルの区分的線形化に対する一般的手法について説明した。図7は、様々なステップと線形化方法とを要約している。702において非線形時間変動システムで開始し、704において間隔Tn≦t≦Tn+1で区分的線形化が実行されて、706において行列A(vn,t)に関して区分的線形時間変動システムを生成することができる。708において、間隔Tn≦t≦Tn+1ごとに定数係数(すなわち、区分的定数関数)が使用され、次いで710において行列A(vn,Tn)に関して区分的LTIシステムが形成される。この線形化が712において時間間隔から独立して実行される場合、714において行列A(vn)に関して区分的LTIシステムが形成される。
[0183]上述した本開示のいくつかの態様は主に、状態変数のうちの1つ(たとえば、膜電位v)に限定された2次元状態空間の区分をカバーする。上述のように、(v,u)状態空間は、単一の状態を使用して垂直ブロックに区分され、各ブロックは、電圧間隔を表しており、線形微分方程式の別個のセットに関連付けられる。
[0185]2次元区分的線形微分方程式は、n番目の対が以下によって定義されるK対の微分方程式からなるセットとして表され得る。
[0186]基本的な考えは、区分的線形概念を、vに関してのみ定義された領域を越えて拡張する(すなわち、式(109)のほか、式(110)が間隔ごとに変化することを可能にする)ことである。これは、(v,u)空間でK個の2次元領域Ωkを定義することによって達成され、ここでk∈[1,K]であり、K個の領域の結合が(v,u)値の空間全体をカバーし得る。さらに、mkおよびdkに加えて、パラメータaおよびbは、これらのパラメータがkの関数になるように領域ごとに別個であることが可能である。パラメータCも、Ckとして領域ごとに別個のものにされてよいが、以下では領域ごとに固定されたままとされ、これは、Cが領域固有のものにされ得るという理解に基づく。これらの拡張は必ずしも、生物学的等価物を有するとは限らない。しかしながら、エンジニアリングおよび計算上の観点から、そのような拡張は、より豊かなニューロンモデルおよびより単純なプラットフォームの設計によるニューロンモデルの開発を可能にする。
[0190]M個の状態変数があるM次元の場合、状態空間式は以下の式になる。
[0191]連続時間ドメインおよび離散時間ドメインにおける式(113)の状態空間の解が提示される。それらの微分は、上述の手法と同じ手法を使用して必然的に生じる。連続時間の解は次のように表され得る。
[0194]図9は、3つの領域(すなわち、Ωk、ここでk∈[1,3])を有する例を示している。図9の3つの領域はすべて、方形領域である。
[0197]現在、領域は
[0200]一般化された方形領域の場合、k番目の領域は、
[0201]説明を簡単にするために、各々が静止状態(vr,0)を中心とする楕円領域のみを仮定する。その場合、k番目の領域は、
[0202]ニューロンモデル化のための状態空間のそのような一般化された区分は、ニューロンの合成をサポートし、体系的にそうするのを後押しすることができる。これの2つの例は、以下を実施する際のものである。(1)オンセット検出および事象カウント、ならびに(2)しきい値下振動挙動、後者については次のセクションで説明する。
[0205]膜電位が静止電位から上向く(すなわち、人工ニューロンのスパイク「準備をする(prime)」)際のスパイキングの可能性を高めるために、および下向く際の可能性を低下させるために、神経人工神経系においてしきい値下振動が使用され得る。前のセクションでは、状態変数のうちの1つ(たとえば、電圧)だけではなく、状態変数の組合せおよび領域(または関数)にも基づく2次元(または多次元)状態空間の区分を可能にすることによる区分的線形ニューロンモデル化の拡張について説明している。このセクションは、既存のしきい値下振動ニューロン設計の欠点を扱う。たとえば、既存のニューロンモデルは、3つの振動タイプ(たとえば、図12Aのグラフ1200に示す減衰振動、図12Bのグラフ1210に示す持続振動、または図12Cのグラフ1220に示す成長振動)のうちのせいぜい1つを示すしきい値下振動ニューロンの設計をサポートすることができるが、これらのモデルは、3つのタイプのうちの2つ以上を示す人工ニューロンの設計を可能にすることができない。その上、既存のニューロンモデルは、特定の振動周波数によるしきい値下振動ニューロンの体系的設計、減衰振動のための減衰レート、成長振動のための成長レート、および/または持続振動のための大きさをサポートすることができない。
[0207]しきい値下振動を生成することができる4つの既存のニューロンモデル、すなわち、Izhikevich(単純)モデル、(上述のBretteおよびGerstnerの線形プラス指数関数である)適応型指数関数(AdEx:Adaptive Exponential)ニューロンモデル、クォートモデル、およびHunzinger Coldモデルがある。これらのニューロンモデルは、次の4つの方法で特徴付けされ得る。(1)モデルが3つの可能なしきい値下振動挙動(減衰振動、持続振動、または成長振動)のうちのどれを生成し得るか、(2)3つの挙動のうちのいくつが、単一のニューロンによって示され得るか、(3)所望の振動周波数によるニューロンを設計するのがどのくらい容易であるか、および(4)振動設計を微調整する(たとえば、持続振動の大きさを定義する、または減衰もしくは成長の複数のレートを定義する)のがどのくらい容易であるか。下の表は、第1の測定について各ニューロンモデルがどのようになるかを要約している(これらのニューロンモデルは場合により、3つの振動タイプのうちの1つからすべてをサポートし得る)。
[0210]上の表に示すように、既存のニューロンモデルとは対照的に、本開示のいくつかの態様は、以下が可能である。(1)しきい値下レジームにおいて3つの振動タイプのすべてまたは任意のサブセットを示し得る人工ニューロンを生成する、(2)Hunzinger Coldモデルのように体系的に設計されるだけではなく、設計の微調整のサポートもする。
[0211]3つの振動タイプすべてを示すことが、上述の状態空間領域依存型手法を使用することによって実現され得る。たとえば、4つの領域の2次元ニューロンモデルが、図10に示すように定義され得る。
[0215]上記のように、リセット機構は、uをu+dにリセットすることを伴うことがあり、これは結局、たとえば、スパイク事象の後または制御信号のアクティブ化後にuを増分する。いくつかの態様では、u+d値が、ニューロンを直ちにスパイクさせること、または最初から持続振動に入らせることができるほど大きくないようにするために、uを目標定数に(すなわち、u+d以外に)リセットするオプションを有するのが望ましいことがある。このようにして、設計者は、状態空間のどこでニューロンがリセットするかを管理する。
[0216]一般に、持続振動における(v,u)トレースは、長軸および短軸がv、uのデカルト軸と整合しないことがある楕円の形となり得る(すなわち、楕円は傾きを有し得る)。解は、以下の形となり得る。
[0223]上記の考えは、振動のより漸進的な減衰または漸進的な成長をサポートするように拡張され得る。たとえば、減衰軌道の変動レートと成長軌道の変動レートとを有するために、6個の領域を有する図13に示すように、複数のリングが使用され得る。この例では、Ω3は、持続振動領域と考えられ得る。領域Ω5は、速い方の減衰軌道を有してよく、Ω4は、遅い方の減衰軌道を有し得る。これにより、持続振動領域Ω3への段階的でより緩やかな減衰が可能になる。同様に、Ω1は、速い方の成長軌道を有してよく、Ω2は、遅い方の成長軌道を有し得る。この概念は、さらに漸進的な変化のためのより多くのリングに拡張され得る。さらに、異なる持続振動パラメータ(たとえば、異なる周波数)が望まれる場合にマルチステージ持続振動領域が使用され得る。
[0224]図14は、本開示のいくつかの態様による、人工神経系における人工ニューロンの状態を更新するための例示的な動作1400の流れ図である。動作1400は、ハードウェアで(たとえば、神経形態学的プロセッサなどの1つもしくは複数のニューラル処理ユニット(たとえば、人工ニューロン)によって)、ソフトウェアで、またはファームウェアで実行され得る。人工神経系は、視覚神経系、聴覚神経系、海馬などのような様々な生物学上または想像上の神経系のうちのいずれかでモデル化され得る。
[0241]本開示のいくつかの態様は一般に、動的ニューロンモデルをサポートする共通のフレキシブルなアーキテクチャを開発することに関する。設計目標は、低複雑度と、ニューロンダイナミクスの正確なモデル化と、任意のニューロンモデルを実施する能力とを含む。このフレキシブルなアーキテクチャにより、様々な好適なニューロンモデルのいずれかが必要に応じて実行され、置換され得る。たとえば、ニューロンモデルは、Izhikevichの単純モデル、指数関数積分発火(EIF)モデル、FitzHugh−Nagumoモデル、クォートモデル、またはHunzinger Coldモデルのうちの少なくとも1つを含み得る。そのようなニューロンモデルは、上記のように区分的線形近似とそれに関連するパラメータ(たとえば、係数)とを使用して実施され得る。さらに、フレキシブルなアーキテクチャは、人工神経系における異なる人工ニューロンが、異なるニューロンモデルにより同時に動作することを可能にする。
Claims (35)
- ニューラル処理ユニットのシステムにおいて複数のニューロンモデルの組合せを実施するための方法であって、
前記複数のニューロンモデルから選択された第1のニューロンモデルのためのパラメータを第1のニューラル処理ユニットにロードすることと、
前記第1のニューロンモデルのための前記パラメータに少なくとも部分的に基づいて、前記第1のニューラル処理ユニットの第1の状態を決定することと、
前記第1のニューロンモデルのための前記パラメータおよび前記第1の状態に少なくとも部分的に基づいて、前記第1のニューラル処理ユニットの第2の状態を決定することと
を備える方法。 - 前記複数のニューロンモデルを更新することをさらに備える、
請求項1に記載の方法。 - 第2のニューロンモデルのためのパラメータを前記第1のニューラル処理ユニットにロードすることと、
前記第2のニューロンモデルのための前記パラメータに少なくとも部分的に基づいて、前記第1のニューラル処理ユニットの第3の状態を決定することと
をさらに備える、請求項1に記載の方法。 - 前記第2のニューロンモデルのための前記パラメータをロードすることは、設定事象に応答したものである、
請求項3に記載の方法。 - 前記設定事象は、ニューラル処理ユニットの前記システムまたは前記第1のニューラル処理ユニットのうちの少なくとも1つのための起動を備える、
請求項4に記載の方法。 - 前記第3の状態を決定することはさらに、前記第2の状態に少なくとも部分的に基づく、
請求項3に記載の方法。 - 前記第2のニューロンモデルは、少なくとも部分的に、振動を生成するように構成される、
請求項6に記載の方法。 - 前記第2のニューロンモデルのための前記パラメータをロードすることは、状態条件、時間条件、またはトリガのうちの少なくとも1つに少なくとも部分的に基づき、前記トリガは、前記第1のニューラル処理ユニットの外部にある、
請求項6に記載の方法。 - 前記複数のニューロンモデルから選択された第2のニューロンモデルのためのパラメータを第2のニューラル処理ユニットにロードすることと、
前記第2のニューロンモデルのための前記パラメータに少なくとも部分的に基づいて、前記第2のニューラル処理ユニットの状態を決定することと
をさらに備える、請求項1に記載の方法。 - 前記第1のニューロンモデルおよび第2のニューロンモデルは、異なるタイプのニューロンを表す、
請求項9に記載の方法。 - 前記第1のニューロンモデルのための前記パラメータをロードすることは、前記第1のニューロンモデルのための前記パラメータの少なくとも一部分をメモリから取り出すことを備える、
請求項1に記載の方法。 - 前記メモリの少なくとも一部分は、前記第1のニューラル処理ユニットの局所にある、
請求項11に記載の方法。 - 前記メモリの少なくとも一部分は、キャッシュメモリである、
請求項11に記載の方法。 - 前記第1のニューロンモデルのための前記パラメータをロードすることは、前記メモリにおける、前記第1のニューロンモデルに関連するメモリブロックにアクセスすることをさらに備える、
請求項11に記載の方法。 - 前記メモリブロックは、前記メモリブロックにおけるメモリアドレスに対するポインタによって指定される、
請求項14に記載の方法。 - 前記複数のニューロンモデルは、Izhikevichの単純モデル、指数関数積分発火(EIF)モデル、FitzHugh−Nagumoモデル、クォートモデル、または真性伝導性モデルのうちの少なくとも1つを備える、
請求項1に記載の方法。 - ニューラル処理ユニットのシステムにおいて複数のニューロンモデルの組合せを実施するための装置であって、
前記複数のニューロンモデルから選択された第1のニューロンモデルのためのパラメータを第1のニューラル処理ユニットにロードすることと、
前記第1のニューロンモデルのための前記パラメータに少なくとも部分的に基づいて、前記第1のニューラル処理ユニットの第1の状態を決定することと、
前記第1のニューロンモデルのための前記パラメータおよび前記第1の状態に少なくとも部分的に基づいて、前記第1のニューラル処理ユニットの第2の状態を決定することと
を行うように構成された処理システムと、
前記処理システムに結合されたメモリと
を備える装置。 - 前記処理システムは、前記複数のニューロンモデルを更新するようにさらに構成される、
請求項17に記載の装置。 - 前記処理システムは、
第2のニューロンモデルのためのパラメータを前記第1のニューラル処理ユニットにロードすることと、
前記第2のニューロンモデルのための前記パラメータに少なくとも部分的に基づいて、前記第1のニューラル処理ユニットの第3の状態を決定することと
を行うようにさらに構成される、請求項17に記載の装置。 - 前記処理システムは、設定事象に応答して前記第2のニューロンモデルのための前記パラメータをロードするように構成される、
請求項19に記載の装置。 - 前記設定事象は、ニューラル処理ユニットの前記システムまたは前記第1のニューラル処理ユニットのうちの少なくとも1つのための起動を備える、
請求項20に記載の装置。 - 前記処理システムは、さらに前記第2の状態に少なくとも部分的に基づいて前記第3の状態を決定することを行うように構成される、
請求項19に記載の装置。 - 前記第2のニューロンモデルは、少なくとも部分的に、振動を生成するように構成される、
請求項22に記載の装置。 - 前記処理システムは、状態条件、時間条件、またはトリガのうちの少なくとも1つに少なくとも部分的に基づいて、前記第2のニューロンモデルのための前記パラメータをロードするように構成され、前記トリガは、前記第1のニューラル処理ユニットの外部にある、
請求項22に記載の装置。 - 前記処理システムは、
前記複数のニューロンモデルから選択された第2のニューロンモデルのためのパラメータを第2のニューラル処理ユニットにロードすることと、
前記第2のニューロンモデルのための前記パラメータに少なくとも部分的に基づいて、前記第2のニューラル処理ユニットの状態を決定することと
を行うようにさらに構成される、請求項17に記載の装置。 - 前記第1のニューロンモデルおよび第2のニューロンモデルは、異なるタイプのニューロンを表す、
請求項25に記載の装置。 - 前記処理システムは、前記第1のニューロンモデルのための前記パラメータの少なくとも一部分を前記メモリから取り出すことによって、前記第1のニューロンモデルのための前記パラメータをロードするように構成される、
請求項17に記載の装置。 - 前記メモリの少なくとも一部分は、前記第1のニューラル処理ユニットの局所にある、
請求項27に記載の装置。 - 前記メモリの少なくとも一部分は、キャッシュメモリである、
請求項27に記載の装置。 - 前記処理システムは、前記メモリにおける、前記第1のニューロンモデルに関連するメモリブロックにアクセスすることによって、前記第1のニューロンモデルのための前記パラメータをロードするように構成される、
請求項27に記載の装置。 - 前記メモリブロックは、前記メモリブロックにおけるメモリアドレスに対するポインタによって指定される、
請求項30に記載の装置。 - 前記複数のニューロンモデルは、Izhikevichの単純モデル、指数関数積分発火(EIF)モデル、FitzHugh−Nagumoモデル、クォートモデル、または真性伝導性モデルのうちの少なくとも1つを備える、
請求項17に記載の装置。 - ニューラル処理ユニットのシステムにおいて複数のニューロンモデルの組合せを実施するための装置であって、
前記複数のニューロンモデルから選択された第1のニューロンモデルのためのパラメータを第1のニューラル処理ユニットにロードするための手段と、
前記第1のニューロンモデルのための前記パラメータに少なくとも部分的に基づいて、前記第1のニューラル処理ユニットの第1の状態を決定するための手段と、
前記第1のニューロンモデルのための前記パラメータおよび前記第1の状態に少なくとも部分的に基づいて、前記第1のニューラル処理ユニットの第2の状態を決定するための手段と
を備える装置。 - 第2のニューロンモデルのためのパラメータを前記第1のニューラル処理ユニットにロードするための手段と、
前記第2のニューロンモデルのための前記パラメータに少なくとも部分的に基づいて、前記第1のニューラル処理ユニットの第3の状態を決定するための手段と
をさらに備える、請求項33に記載の装置。 - コンピュータ可読記憶デバイスを備える、ニューラル処理ユニットのシステムにおいて複数のニューロンモデルの組合せを実施するためのコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータ可読記憶デバイスが、
前記複数のニューロンモデルから選択された第1のニューロンモデルのためのパラメータを第1のニューラル処理ユニットにロードすることと、
前記第1のニューロンモデルのための前記パラメータに少なくとも部分的に基づいて、前記第1のニューラル処理ユニットの第1の状態を決定することと、
前記第1のニューロンモデルのための前記パラメータおよび前記第1の状態に少なくとも部分的に基づいて、前記第1のニューラル処理ユニットの第2の状態を決定することと
を行うように実行可能な命令を有する、コンピュータプログラム製品。
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