本發(fā)明涉及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及神經(jīng)元權(quán)重信息處理方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

如今的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究絕大多數(shù)仍是在馮·諾依曼計算機(jī)軟件并搭配高性能GPGPU(General Purpose Graphic Processing Units通用圖形處理單元)平臺中實(shí)現(xiàn)的，整個過程的硬件開銷、能耗和信息處理速度都不容樂觀。為此，近幾年神經(jīng)形態(tài)計算領(lǐng)域迅猛發(fā)展，即采用硬件電路直接構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從而模擬大腦的功能，試圖實(shí)現(xiàn)大規(guī)模并行、低能耗、可支撐復(fù)雜模式學(xué)習(xí)的計算平臺。

然而，傳統(tǒng)的神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)中，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各神經(jīng)元之間的連接和權(quán)重信息進(jìn)行綁定時，每一個神經(jīng)元之間的連接都需要傳遞相應(yīng)的權(quán)重信息，占據(jù)了較多的硬件處理資源，硬件對于網(wǎng)絡(luò)性能的約束很大，并且權(quán)重信息降低了神經(jīng)元的處理能力，限制了神經(jīng)元的靈活性，不適合通用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件框架。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

基于此，有必要針對神經(jīng)元與權(quán)重信息一一對應(yīng)配置并傳遞，降低了神經(jīng)元信息處理能力的問題，提供一種神經(jīng)元權(quán)重信息處理方法和系統(tǒng)，所述方法包括：

接收前端神經(jīng)元的神經(jīng)元輸出信息，以及與所述神經(jīng)元輸出信息對應(yīng)的權(quán)重索引；

根據(jù)所述權(quán)重索引，讀取權(quán)重索引信息對應(yīng)關(guān)系，獲取權(quán)重信息，所述權(quán)重索引信息對應(yīng)關(guān)系為權(quán)重索引和權(quán)重信息之間的對應(yīng)關(guān)系；

根據(jù)所述權(quán)重信息和所述神經(jīng)元輸出信息，獲取所述前端神經(jīng)元的輸入信息。

在其中一個實(shí)施例中，所述前端神經(jīng)元，包括人工神經(jīng)元或脈沖神經(jīng)元。

在其中一個實(shí)施例中，所述權(quán)重索引，包括與所述權(quán)重索引對應(yīng)的權(quán)重信息的存儲地址。

在其中一個實(shí)施例中，所述接收前端神經(jīng)元的神經(jīng)元輸出信息，以及與所述神經(jīng)元輸出信息對應(yīng)的權(quán)重索引，包括：

接收前端神經(jīng)元輸出的路由信息，所述路由信息包括前端神經(jīng)元輸出的神經(jīng)元輸出信息，以及與所述神經(jīng)元輸出信息對應(yīng)的權(quán)重索引；

解析所述路由信息，獲取所述神經(jīng)元輸出信息和所述權(quán)重索引。

在其中一個實(shí)施例中，所述權(quán)重信息，包括：

根據(jù)預(yù)設(shè)的權(quán)重取值范圍和初始權(quán)重信息，利用權(quán)重約化算法計算出的所述權(quán)重信息。

在其中一個實(shí)施例中，在根據(jù)所述權(quán)重信息和所述神經(jīng)元輸出信息，獲取所述前端神經(jīng)元的輸入信息的步驟之后，所述方法還包括：

根據(jù)所述前端神經(jīng)元的輸入信息和讀取的當(dāng)前神經(jīng)元信息，根據(jù)神經(jīng)元輸出算法，計算當(dāng)前神經(jīng)元輸出信息；

確定所述當(dāng)前神經(jīng)元輸出信息的目的信息，并根據(jù)所述目的信息查找目的索引對應(yīng)關(guān)系，獲取所述目的信息的權(quán)重索引，所述目的索引對應(yīng)關(guān)系包括目的信息和權(quán)重索引之間的對應(yīng)關(guān)系；

輸出所述當(dāng)前神經(jīng)元輸出信息和所述權(quán)重索引。

在其中一個實(shí)施例中，當(dāng)前神經(jīng)元接收的前端神經(jīng)元的輸出信息中，攜帶前端神經(jīng)元與當(dāng)前神經(jīng)元之間的權(quán)重信息的權(quán)重索引，當(dāng)前神經(jīng)元根據(jù)接收到的權(quán)重索引信息讀取權(quán)重信息后，根據(jù)不同的神經(jīng)元模型進(jìn)行相應(yīng)的運(yùn)算處理，獲取前端神經(jīng)元的輸入信息。神經(jīng)元之間不再將權(quán)重信息直接傳遞，而是將權(quán)重信息的索引進(jìn)行傳遞，不但節(jié)省了網(wǎng)絡(luò)之間的傳遞信息量，并且可以更加靈活的改變各個神經(jīng)元的權(quán)重信息的設(shè)置，提高了神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的信息處理能力。

在其中一個實(shí)施例中，權(quán)重索引的使用，不但適用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也適用于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提高了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理能力。

在其中一個實(shí)施例中，采用權(quán)重信息的存儲地址作為其索引信息，可以使接收到索引信息的神經(jīng)元直接利用存儲地址信息查詢到權(quán)重信息，提高權(quán)重信息的提取效率，進(jìn)而提高整個神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的信息處理效率。

在其中一個實(shí)施例中，將權(quán)重索引和神經(jīng)元輸出信息，設(shè)置于路由信息中進(jìn)行傳送，充分利用了現(xiàn)有的路由數(shù)據(jù)，提高了神經(jīng)元之間的信息使用效率。

在其中一個實(shí)施例中，根據(jù)預(yù)設(shè)的權(quán)重取值范圍，利用權(quán)重約化算法計算出的權(quán)重信息，其權(quán)重值在預(yù)設(shè)的取值范圍之內(nèi)，且為預(yù)設(shè)的取值范圍的有限個離散值，減少了用于存儲權(quán)重信息的硬件的存儲空間，并且保持了權(quán)重信息的精度。

在其中一個實(shí)施例中，當(dāng)前神經(jīng)元計算出當(dāng)前神經(jīng)元的輸出信息后，根據(jù)輸出信息的目的神經(jīng)元，查找對應(yīng)的權(quán)重索引后，輸出所述當(dāng)前神經(jīng)元輸出信息和所述權(quán)重索引。當(dāng)前神經(jīng)元將權(quán)重索引發(fā)送至后端的神經(jīng)元，將權(quán)重索引信息在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行了完整的傳遞，提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理能力。

本發(fā)明還提供一種神經(jīng)元權(quán)重信息處理系統(tǒng)，包括：

前端神經(jīng)元輸出信息接收模塊，用于接收前端神經(jīng)元的神經(jīng)元輸出信息，以及與所述神經(jīng)元輸出信息對應(yīng)的權(quán)重索引；

權(quán)重信息獲取模塊，用于根據(jù)所述權(quán)重索引，讀取權(quán)重索引信息對應(yīng)關(guān)系，獲取權(quán)重信息，所述權(quán)重索引信息對應(yīng)關(guān)系為權(quán)重索引和權(quán)重信息之間的對應(yīng)關(guān)系；

前端神經(jīng)元輸入信息獲取模塊，用于根據(jù)所述權(quán)重信息和所述神經(jīng)元輸出信息，獲取所述前端神經(jīng)元的輸入信息。

在其中一個實(shí)施例中，所述前端神經(jīng)元，包括人工神經(jīng)元或脈沖神經(jīng)元。

在其中一個實(shí)施例中，所述權(quán)重索引，包括與所述權(quán)重索引對應(yīng)的權(quán)重信息的存儲地址。

在其中一個實(shí)施例中，所述前端神經(jīng)元輸出信息接收模塊，包括：

路由信息接收單元，用于接收前端神經(jīng)元輸出的路由信息，所述路由信息包括前端神經(jīng)元輸出的神經(jīng)元輸出信息，以及與所述神經(jīng)元輸出信息對應(yīng)的權(quán)重索引；

路由信息解析單元，用于解析所述路由信息，獲取所述神經(jīng)元輸出信息和所述權(quán)重索引。

在其中一個實(shí)施例中，所述權(quán)重信息，包括：

根據(jù)預(yù)設(shè)的權(quán)重取值范圍和初始權(quán)重信息，利用權(quán)重約化算法計算出的所述權(quán)重信息。

在其中一個實(shí)施例中，還包括：

當(dāng)前神經(jīng)元輸出信息獲取模塊，用于根據(jù)所述前端神經(jīng)元的輸入信息和讀取的當(dāng)前神經(jīng)元信息，根據(jù)神經(jīng)元輸出算法，計算當(dāng)前神經(jīng)元輸出信息；

權(quán)重索引確定模塊，用于確定所述當(dāng)前神經(jīng)元輸出信息的目的信息，并根據(jù)所述目的信息查找目的索引對應(yīng)關(guān)系，獲取所述目的信息的權(quán)重索引，所述目的索引對應(yīng)關(guān)系包括目的信息和權(quán)重索引之間的對應(yīng)關(guān)系；

權(quán)重索引發(fā)送模塊，用于輸出所述當(dāng)前神經(jīng)元輸出信息和所述權(quán)重索引。

在其中一個實(shí)施例中，當(dāng)前神經(jīng)元接收的前端神經(jīng)元的輸出信息中，攜帶前端神經(jīng)元與當(dāng)前神經(jīng)元之間的權(quán)重信息的權(quán)重索引，當(dāng)前神經(jīng)元根據(jù)接收到的權(quán)重索引信息讀取權(quán)重信息后，根據(jù)不同的神經(jīng)元模型進(jìn)行相應(yīng)的運(yùn)算處理，獲取前端神經(jīng)元的輸入信息。神經(jīng)元之間不再將權(quán)重信息直接傳遞，而是將權(quán)重信息的索引進(jìn)行傳遞，不但節(jié)省了網(wǎng)絡(luò)之間的傳遞信息量，并且可以更加靈活的改變各個神經(jīng)元的權(quán)重信息的設(shè)置，提高了神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的信息處理能力。

在其中一個實(shí)施例中，權(quán)重索引的使用，不但適用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也適用于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提高了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理能力。

在其中一個實(shí)施例中，采用權(quán)重信息的存儲地址作為其索引信息，可以使接收到索引信息的神經(jīng)元直接利用存儲地址信息查詢到權(quán)重信息，提高權(quán)重信息的提取效率，進(jìn)而提高整個神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的信息處理效率。

在其中一個實(shí)施例中，將權(quán)重索引和神經(jīng)元輸出信息，設(shè)置于路由信息中進(jìn)行傳送，充分利用了現(xiàn)有的路由數(shù)據(jù)，提高了神經(jīng)元之間的信息使用效率。

在其中一個實(shí)施例中，根據(jù)預(yù)設(shè)的權(quán)重取值范圍，利用權(quán)重約化算法計算出的權(quán)重信息，其權(quán)重值在預(yù)設(shè)的取值范圍之內(nèi)，減少了用于存儲權(quán)重信息的硬件的存儲空間，并且保持了權(quán)重信息的精度。

在其中一個實(shí)施例中，當(dāng)前神經(jīng)元計算出用于輸出的當(dāng)前神經(jīng)元的輸出信息后，根據(jù)輸出信息的目的神經(jīng)元，查找對應(yīng)的權(quán)重索引后，輸出所述當(dāng)前神經(jīng)元輸出信息和所述權(quán)重索引。當(dāng)前神經(jīng)元將權(quán)重索引發(fā)送至后端的神經(jīng)元，將權(quán)重索引信息在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行了完整的傳遞，提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理能力。

附圖說明

圖1為一個實(shí)施例的神經(jīng)元權(quán)重信息處理方法的流程示意圖；

圖2為另一個實(shí)施例的神經(jīng)元權(quán)重信息處理方法的流程示意圖；

圖3為一個實(shí)施例的神經(jīng)元權(quán)重信息處理系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖4為另一個實(shí)施例的神經(jīng)元權(quán)重信息處理系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實(shí)施例對本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。

圖1為一個實(shí)施例的神經(jīng)元權(quán)重信息處理方法的流程示意圖，如圖1所示的神經(jīng)元權(quán)重信息處理方法包括：

步驟S100，接收前端神經(jīng)元的神經(jīng)元輸出信息，以及與所述神經(jīng)元輸出信息對應(yīng)的權(quán)重索引。

具體的，所述前端神經(jīng)元的神經(jīng)元輸出信息，是前端神經(jīng)元計算得出的輸出信息；所述權(quán)重索引，是用于當(dāng)前神經(jīng)元檢索到與前端神經(jīng)元輸出信息對應(yīng)的權(quán)重信息的索引信息。

采用權(quán)重索引的方式，可以在信息的傳遞過程中，占用更小的信息傳遞空間，不但降低了硬件的處理需求，并且只需要改變索引信息，就能夠更加靈活的方便的對權(quán)重信息的變化進(jìn)行更新，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中權(quán)重信息的更新更加方便。

步驟S200，根據(jù)所述權(quán)重索引，讀取權(quán)重索引信息對應(yīng)關(guān)系，獲取權(quán)重信息，所述權(quán)重索引信息對應(yīng)關(guān)系為權(quán)重索引和權(quán)重信息之間的對應(yīng)關(guān)系。

具體的，所述權(quán)重索引信息對應(yīng)關(guān)系，可以存儲在當(dāng)前神經(jīng)元本地，也可以存儲在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的其它位置，只要當(dāng)前神經(jīng)元能夠讀取到即可。

步驟S300，根據(jù)所述權(quán)重信息和所述神經(jīng)元輸出信息，獲取所述前端神經(jīng)元的輸入信息。

具體的，將所述讀取到的權(quán)重信息，根據(jù)不同的神經(jīng)元模型進(jìn)行相應(yīng)的運(yùn)算處理，獲取前端神經(jīng)元的輸入信息。

在本實(shí)施例中，當(dāng)前神經(jīng)元接收的前端神經(jīng)元的輸出信息中，攜帶前端神經(jīng)元與當(dāng)前神經(jīng)元之間的權(quán)重信息的權(quán)重索引，當(dāng)前神經(jīng)元根據(jù)接收到的權(quán)重索引信息讀取權(quán)重信息后，根據(jù)不同的神經(jīng)元模型進(jìn)行相應(yīng)的運(yùn)算處理，獲取前端神經(jīng)元的輸入信息。神經(jīng)元之間不再將權(quán)重信息直接傳遞，而是將權(quán)重信息的索引進(jìn)行傳遞，不但節(jié)省了網(wǎng)絡(luò)之間的傳遞信息量，并且可以更加靈活的改變各個神經(jīng)元的權(quán)重信息的設(shè)置，提高了神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的信息處理能力。

在其中一個實(shí)施例中，所述前端神經(jīng)元，包括人工神經(jīng)元或脈沖神經(jīng)元，即，前端神經(jīng)元和當(dāng)前神經(jīng)元，可以為人工神經(jīng)元或脈沖神經(jīng)元，即人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)或脈沖神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，均可以在權(quán)重信息的傳遞中，采用權(quán)重索引的方式。

具體的，當(dāng)所述神經(jīng)元為人工神經(jīng)元時，所述接收前端神經(jīng)元的神經(jīng)元輸出信息，以及與所述神經(jīng)元輸出信息對應(yīng)的權(quán)重索引，包括：前端人工神經(jīng)元輸出的膜電位信息、前端人工神經(jīng)元與當(dāng)前人工神經(jīng)元的連接權(quán)重索引；所述根據(jù)所述權(quán)重索引，讀取權(quán)重索引信息對應(yīng)關(guān)系，獲取權(quán)重信息，包括：根據(jù)所述前端人工神經(jīng)元與當(dāng)前人工神經(jīng)元的連接權(quán)重索引，讀取前端人工神經(jīng)元與當(dāng)前人工神經(jīng)元的連接權(quán)重。

當(dāng)所述神經(jīng)元為脈沖神經(jīng)元時，所述接收前端神經(jīng)元的神經(jīng)元輸出信息，以及與所述神經(jīng)元輸出信息對應(yīng)的權(quán)重索引，包括：前端脈沖神經(jīng)元輸出的脈沖尖端信息、前端脈沖神經(jīng)元與當(dāng)前脈沖神經(jīng)元的連接權(quán)重索引；根據(jù)所述權(quán)重索引，讀取權(quán)重索引信息對應(yīng)關(guān)系，獲取權(quán)重信息，包括：根據(jù)所述前端脈沖神經(jīng)元與當(dāng)前脈沖神經(jīng)元的連接權(quán)重索引，讀取前端脈沖神經(jīng)元與當(dāng)前脈沖神經(jīng)元的連接權(quán)重。

在本實(shí)施例中，權(quán)重索引的使用，不但適用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也適用于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提高了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理能力。

在其中一個實(shí)施例中，所述權(quán)重索引，包括與所述權(quán)重索引對應(yīng)的權(quán)重信息的存儲地址。

具體的，除權(quán)重信息的存儲地址外，也可以采用權(quán)重信息的編號等作為權(quán)重索引，或根據(jù)實(shí)際需求，采用其它方式對權(quán)重信息進(jìn)行索引信息的獲取后，用做權(quán)重信息的索引信息。

在本實(shí)施例中，采用權(quán)重信息的存儲地址作為其索引信息，可以使接收到索引信息的神經(jīng)元直接利用存儲地址信息查詢到權(quán)重信息，提高權(quán)重信息的提取效率，進(jìn)而提高整個神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的信息處理效率。

在其中一個實(shí)施例中，所述接收前端神經(jīng)元的神經(jīng)元輸出信息，以及與所述神經(jīng)元輸出信息對應(yīng)的權(quán)重索引，包括：接收前端神經(jīng)元輸出的路由信息，所述路由信息包括前端神經(jīng)元輸出的神經(jīng)元輸出信息，以及與所述神經(jīng)元輸出信息對應(yīng)的權(quán)重索引；解析所述路由信息，獲取所述神經(jīng)元輸出信息和所述權(quán)重索引。

具體的，將所述權(quán)重索引設(shè)置在路由信息中，利用現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的信息傳遞數(shù)據(jù)，將權(quán)重索引信息進(jìn)行傳遞。在路由信息中，利用固定長度或可變長度的信息位存儲所述索引信息即可。

在本實(shí)施例中，將權(quán)重索引和神經(jīng)元輸出信息，設(shè)置于路由信息中進(jìn)行傳送，充分利用了現(xiàn)有的路由數(shù)據(jù)，提高了神經(jīng)元之間的信息使用效率。

在其中一個實(shí)施例中，根據(jù)預(yù)設(shè)的權(quán)重取值范圍和初始權(quán)重信息，利用權(quán)重約化算法計算出的所述權(quán)重信息，將權(quán)重限定在某些固定的值。

具體的，所述預(yù)設(shè)的權(quán)重取值范圍，是為網(wǎng)絡(luò)中所需的權(quán)重最大值和最小值形成的范圍；所述權(quán)重約化算法，在保證算法精度的前提下，可將權(quán)重離散化為某些固定的值，例如權(quán)重二值化、三值化算法。

在本實(shí)施例中，根據(jù)預(yù)設(shè)的權(quán)重取值范圍，利用權(quán)重約化算法計算出的權(quán)重信息，其權(quán)重值在預(yù)設(shè)的取值范圍之內(nèi)的某些固定值，減少了用于存儲權(quán)重信息的硬件的存儲空間，并且保持了權(quán)重信息的精度。

圖2為另一個實(shí)施例的神經(jīng)元權(quán)重信息處理方法的流程示意圖，如圖2所示的神經(jīng)元權(quán)重信息處理方法包括：

步驟S100，接收前端神經(jīng)元的神經(jīng)元輸出信息，以及與所述神經(jīng)元輸出信息對應(yīng)的權(quán)重索引。

步驟S200，根據(jù)所述權(quán)重索引，讀取權(quán)重索引信息對應(yīng)關(guān)系，獲取權(quán)重信息，所述權(quán)重索引信息對應(yīng)關(guān)系為權(quán)重索引和權(quán)重信息之間的對應(yīng)關(guān)系。

步驟S300，根據(jù)所述權(quán)重信息和所述神經(jīng)元輸出信息，獲取所述前端神經(jīng)元的輸入信息。

步驟S400，根據(jù)所述前端神經(jīng)元的輸入信息和讀取的當(dāng)前神經(jīng)元信息，根據(jù)神經(jīng)元輸出算法，計算當(dāng)前神經(jīng)元輸出信息。

具體的，當(dāng)所述神經(jīng)元為人工神經(jīng)元時，所述當(dāng)前人工神經(jīng)元信息包括：當(dāng)前人工神經(jīng)元偏置信息；則所述根據(jù)所述前端神經(jīng)元的輸入信息和讀取的當(dāng)前神經(jīng)元信息，根據(jù)神經(jīng)元輸出算法，計算當(dāng)前神經(jīng)元輸出信息，包括：根據(jù)所述前端人工神經(jīng)元輸出的膜電位信息、所述前端人工神經(jīng)元與當(dāng)前人工神經(jīng)元的連接權(quán)重、所述當(dāng)前人工神經(jīng)元偏置信息，通過預(yù)設(shè)的人工神經(jīng)元激活函數(shù)，計算當(dāng)前人工神經(jīng)元輸出信息。

當(dāng)所述神經(jīng)元為脈沖神經(jīng)元時，所述當(dāng)前脈沖神經(jīng)元信息包括：歷史膜電位信息和膜電位泄漏信息；則所述根據(jù)所述前端神經(jīng)元的輸入信息和讀取的當(dāng)前神經(jīng)元信息，根據(jù)神經(jīng)元輸出算法，計算當(dāng)前神經(jīng)元輸出信息，包括：根據(jù)所述前端脈沖神經(jīng)元輸入信息、所述前端脈沖神經(jīng)元與當(dāng)前脈沖神經(jīng)元的連接權(quán)重、所述歷史膜電位信息、所述膜電位泄露信息，通過脈沖神經(jīng)元計算模型，計算當(dāng)前脈沖神經(jīng)元輸出信息

步驟S500，確定所述當(dāng)前神經(jīng)元輸出信息的目的信息，并根據(jù)所述目的信息查找目的索引對應(yīng)關(guān)系，獲取所述目的信息的權(quán)重索引，所述目的索引對應(yīng)關(guān)系包括目的信息和權(quán)重索引之間的對應(yīng)關(guān)系。

具體的，當(dāng)一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的任務(wù)確定后，當(dāng)前神經(jīng)元與后端神經(jīng)元的連接關(guān)系便已經(jīng)確定，當(dāng)前神經(jīng)元輸出信息的目的信息也已經(jīng)確定。根據(jù)所述當(dāng)前神經(jīng)元輸出信息的目的信息，查找目的索引對應(yīng)關(guān)系，便可以對應(yīng)的權(quán)重索引。

步驟S600，輸出所述當(dāng)前神經(jīng)元輸出信息和所述權(quán)重索引。

具體的，輸出所述當(dāng)前神經(jīng)元輸出信息和所述權(quán)重索引給后端的神經(jīng)元即可完成權(quán)重索引的整個傳遞過程。

在本實(shí)施例中，當(dāng)前神經(jīng)元計算出用于輸出的當(dāng)前神經(jīng)元的輸出信息后，根據(jù)輸出信息的目的神經(jīng)元，查找對應(yīng)的權(quán)重索引后，輸出所述當(dāng)前神經(jīng)元輸出信息和所述權(quán)重索引。當(dāng)前神經(jīng)元將權(quán)重索引發(fā)送至后端的神經(jīng)元，將權(quán)重索引信息在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行了完整的傳遞，提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理能力。

圖3為一個實(shí)施例的神經(jīng)元權(quán)重信息處理系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖，如圖3所示的神經(jīng)元權(quán)重信息處理系統(tǒng)包括：

前端神經(jīng)元輸出信息接收模塊100，用于接收前端神經(jīng)元的神經(jīng)元輸出信息，以及與所述神經(jīng)元輸出信息對應(yīng)的權(quán)重索引；所述前端神經(jīng)元，包括人工神經(jīng)元或脈沖神經(jīng)元。所述權(quán)重索引，包括與所述權(quán)重索引對應(yīng)的權(quán)重信息的存儲地址。所述前端神經(jīng)元輸出信息接收模塊，包括：路由信息接收單元，用于接收前端神經(jīng)元輸出的路由信息，所述路由信息包括前端神經(jīng)元輸出的神經(jīng)元輸出信息，以及與所述神經(jīng)元輸出信息對應(yīng)的權(quán)重索引；路由信息解析單元，用于解析所述路由信息，獲取所述神經(jīng)元輸出信息和所述權(quán)重索引。

權(quán)重信息獲取模塊200，用于根據(jù)所述權(quán)重索引，讀取權(quán)重索引信息對應(yīng)關(guān)系，獲取權(quán)重信息，所述權(quán)重索引信息對應(yīng)關(guān)系為權(quán)重索引和權(quán)重信息之間的對應(yīng)關(guān)系；所述權(quán)重信息，包括：根據(jù)預(yù)設(shè)的權(quán)重取值范圍和初始權(quán)重信息，利用權(quán)重約化算法計算出的所述權(quán)重信息。

前端神經(jīng)元輸入信息獲取模塊300，用于根據(jù)所述權(quán)重信息和所述神經(jīng)元輸出信息，獲取所述前端神經(jīng)元的輸入信息。

在本實(shí)施例中，當(dāng)前神經(jīng)元接收的前端神經(jīng)元的輸出信息中，攜帶前端神經(jīng)元與當(dāng)前神經(jīng)元之間的權(quán)重信息的權(quán)重索引，當(dāng)前神經(jīng)元根據(jù)接收到的權(quán)重索引信息讀取權(quán)重信息后，根據(jù)不同的神經(jīng)元模型進(jìn)行相應(yīng)的運(yùn)算處理，獲取前端神經(jīng)元的輸入信息。神經(jīng)元之間不再將權(quán)重信息直接傳遞，而是將權(quán)重信息的索引進(jìn)行傳遞，不但節(jié)省了網(wǎng)絡(luò)之間的傳遞信息量，并且可以更加靈活的改變各個神經(jīng)元的權(quán)重信息的設(shè)置，提高了神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的信息處理能力。權(quán)重索引的使用，不但適用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也適用于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提高了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理能力。采用權(quán)重信息的存儲地址作為其索引信息，可以使接收到索引信息的神經(jīng)元直接利用存儲地址信息查詢到權(quán)重信息，提高權(quán)重信息的提取效率，進(jìn)而提高整個神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的信息處理效率。將權(quán)重索引和神經(jīng)元輸出信息，設(shè)置于路由信息中進(jìn)行傳送，充分利用了現(xiàn)有的路由數(shù)據(jù)，提高了神經(jīng)元之間的信息使用效率。根據(jù)預(yù)設(shè)的權(quán)重取值范圍，利用權(quán)重約化算法計算出的權(quán)重信息，其權(quán)重值在預(yù)設(shè)的取值范圍之內(nèi)，減少了用于存儲權(quán)重信息的硬件的存儲空間，并且保持了權(quán)重信息的精度。

圖4為另一個實(shí)施例的神經(jīng)元權(quán)重信息處理系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖，如圖4所示的神經(jīng)元權(quán)重信息處理系統(tǒng)包括：

前端神經(jīng)元輸出信息接收模塊100，用于接收前端神經(jīng)元的神經(jīng)元輸出信息，以及與所述神經(jīng)元輸出信息對應(yīng)的權(quán)重索引。

權(quán)重信息獲取模塊200，用于根據(jù)所述權(quán)重索引，讀取權(quán)重索引信息對應(yīng)關(guān)系，獲取權(quán)重信息，所述權(quán)重索引信息對應(yīng)關(guān)系為權(quán)重索引和權(quán)重信息之間的對應(yīng)關(guān)系。

前端神經(jīng)元輸入信息獲取模塊300，用于根據(jù)所述權(quán)重信息和所述神經(jīng)元輸出信息，獲取所述前端神經(jīng)元的輸入信息。

當(dāng)前神經(jīng)元輸出信息獲取模塊400，用于根據(jù)所述前端神經(jīng)元的輸入信息和讀取的當(dāng)前神經(jīng)元信息，根據(jù)神經(jīng)元輸出算法，計算當(dāng)前神經(jīng)元輸出信息。

權(quán)重索引確定模塊500，用于確定所述當(dāng)前神經(jīng)元輸出信息的目的信息，并根據(jù)所述目的信息查找目的索引對應(yīng)關(guān)系，獲取所述目的信息的權(quán)重索引，所述目的索引對應(yīng)關(guān)系包括目的信息和權(quán)重索引之間的對應(yīng)關(guān)系。

權(quán)重索引發(fā)送模塊600，用于輸出所述當(dāng)前神經(jīng)元輸出信息和所述權(quán)重索引。

在本實(shí)施例中，當(dāng)前神經(jīng)元計算出用于輸出的當(dāng)前神經(jīng)元的輸出信息后，根據(jù)輸出信息的目的神經(jīng)元，查找對應(yīng)的權(quán)重索引后，輸出所述當(dāng)前神經(jīng)元輸出信息和所述權(quán)重索引。當(dāng)前神經(jīng)元將權(quán)重索引發(fā)送至后端的神經(jīng)元，將權(quán)重索引信息在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行了完整的傳遞，提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理能力。

以上所述實(shí)施例的各技術(shù)特征可以進(jìn)行任意的組合，為使描述簡潔，未對上述實(shí)施例中的各個技術(shù)特征所有可能的組合都進(jìn)行描述，然而，只要這些技術(shù)特征的組合不存在矛盾，都應(yīng)當(dāng)認(rèn)為是本說明書記載的范圍。

以上所述實(shí)施例僅表達(dá)了本發(fā)明的幾種實(shí)施方式，其描述較為具體和詳細(xì)，但并不能因此而理解為對發(fā)明專利范圍的限制。應(yīng)當(dāng)指出的是，對于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的前提下，還可以做出若干變形和改進(jìn)，這些都屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。因此，本發(fā)明專利的保護(hù)范圍應(yīng)以所附權(quán)利要求為準(zhǔn)。