神经形态计算 - 架构

神经形态计算机的架构灵感来源于人脑的功能，其中神经元和突触协同工作，作为一个单元来存储和处理数据。在本节中，我们将讨论神经形态架构的关键组件、工作原理和示例。

神经形态架构的关键组件

神经元：神经形态系统中的基本构建块，与生物神经元相同。它们处理信息并通过电脉冲进行通信。
突触：神经元之间的连接，允许信号传输。神经形态系统利用可变强度的连接来模拟突触可塑性，从而实现学习和记忆形成。
神经元层：正如人脑被组织成层一样，神经形态架构通常具有多层互连的神经元，允许进行复杂的信息处理和表示。

神经形态计算机如何工作？

要理解神经形态计算机的工作原理，首先需要了解大脑中新皮质的功能。新皮质是大脑的一部分，人们认为较高级的认知功能（如感觉知觉、运动指令、空间推理和语言）都发生在新皮质。

新皮质由神经元和突触组成，它们以极快的速度和令人难以置信的效率向大脑发送和传递信息。神经形态计算机通过使用脉冲神经网络 (SNNs) 来实现这种效率。在此处了解更多关于 SNNs 的信息。

示例

这是一个简单的基于 Python 的代码示例，用于解释神经形态计算背后的概念。此示例将模拟人工神经元如何使用脉冲进行通信，这在神经形态系统中可见。我们将使用一个脉冲神经网络模型，其中神经元基于阈值激发，突触权重根据简化的学习规则进行调整。

import numpy as np

# Define parameters
NUM_NEURONS = 5  # Number of neurons in the network
THRESHOLD = 1.0  # Firing threshold for neurons
LEARNING_RATE = 0.1  # Rate at which synaptic weights are adjusted
TIMESTEPS = 10  # Number of simulation steps

# Initialize synaptic weights (connections between neurons)
synaptic_weights = np.random.rand(NUM_NEURONS, NUM_NEURONS)

# Initialize neuron states (0 means no spike, 1 means spike)
neuron_states = np.zeros(NUM_NEURONS)

# Simple learning rule: Update synapse weights based on spikes
def update_weights(pre_neuron, post_neuron):
    if neuron_states[pre_neuron] == 1:  # Pre-neuron spiked
        if neuron_states[post_neuron] == 1:  # Post-neuron also spiked
            # Strengthen the synapse (positive reinforcement)
            synaptic_weights[pre_neuron, post_neuron] += LEARNING_RATE
        else:
            # Weaken the synapse (negative reinforcement)
            synaptic_weights[pre_neuron, post_neuron] -= LEARNING_RATE
        synaptic_weights[pre_neuron, post_neuron] = np.clip(synaptic_weights[pre_neuron, post_neuron], 0, 1)

# Simulation loop
for t in range(TIMESTEPS):
    print(f"Timestep {t + 1}:")
    
    # Simulate neuron input as random values
    inputs = np.random.rand(NUM_NEURONS)
    
    # Update neuron states based on inputs and synaptic weights
    for neuron in range(NUM_NEURONS):
        # Calculate total input to the neuron from synapses
        total_input = np.dot(synaptic_weights[:, neuron], neuron_states) + inputs[neuron]
        
        # Determine if the neuron fires (spikes)
        if total_input > THRESHOLD:
            neuron_states[neuron] = 1  # Neuron fires
        else:
            neuron_states[neuron] = 0  # Neuron does not fire
    
    print(f"Neuron states: {neuron_states}")
    print(f"Synaptic weights: \n{synaptic_weights}\n")
    
    # Update synaptic weights based on spikes (learning)
    for pre_neuron in range(NUM_NEURONS):
        for post_neuron in range(NUM_NEURONS):
            update_weights(pre_neuron, post_neuron)

解释

这是一个简单的 Python 代码，它实现了一个 Hebbian 学习规则。Hebbian 学习是一种生物启发的学习规则，它指出一起激发的神经元会连接在一起。换句话说，如果两个神经元同时活跃，则它们之间的连接就会加强。该网络由通过突触（具有权重）连接的多个神经元组成，每个神经元都可以根据其接收的总输入而“激发”或“脉冲”。

定义参数：最初，我们定义所有参数，例如神经网络的神经元数量、阈值和学习率。
学习规则：函数 update_weights(pre_neuron, post_neuron)：更新两个神经元之间的突触权重。如果前神经元激发而后神经元也激发，则权重增加（正强化）。如果只有前神经元激发，则权重减小（负强化）。换句话说，此函数实现了上面提到的“一起激发，连接在一起”的功能。
仿真循环：在每个时间步长，都会为每个神经元生成随机输入值。此输入模拟神经元的外部刺激。

神经形态芯片示例

IBM TrueNorth：一种数字神经形态芯片，设计用于模拟一百万个神经元和超过 2.56 亿个突触，从而实现复杂的神经网络计算。
英特尔 Loihi：一种研究芯片，它使用脉冲神经网络模型进行片上学习和实时处理能力。
SpiNNaker：一种神经形态计算平台，设计用于模拟大规模类脑计算，利用数千个低功耗处理核心。

打印页面