本发明属于半导体与信息处理前沿交叉领域,具体涉及一种基于脉冲神经元阵列预测短期数据的方法及系统。
背景技术:
1、近年来,随着人工智能在自动驾驶汽车、智能机器人和智能交通应用的出现,人工视觉系统取得了长足的进步。这些技术的实现对于在传感单元边缘执行物体定位和追踪有着很高的需求,大多数情况下都需要实时定位甚至超前定位。然而,由于人工视觉非线性动力系统具有复杂的非线性和不确定性,仅基于短期时间序列进行多步超前预测是一项具有挑战性的任务,难以实现。
2、由于人工视觉非线性动力系统无法基于短期时间序列进行超前定位,所以提出另一种可能用于超前定位的方案,也即lstm(长短期记忆递归神经网络)。
3、目前的lstm可以从大量的观察数据中学习到未来的非线性动力学信息,但往往由于训练的数据量不够充足而陷入过拟合问题。此外,训练一个递归神经网络不仅需要大量的样本以及时间,还消耗更多的计算资源,这阻碍了人工视觉系统在高效边缘计算上的进一步应用。
4、此外,传统的数字处理器速度的上限很大程度上是由时钟频率决定的,时钟频率的增加受到逻辑状态翻转速度的限制,而如果进一步提高处理器速度将导致严重的过热问题,这使得先进数字计算机的时钟频率已经停止增长超过十年。
5、因此,设计一种在连续时间域可以根据短期物体移动轨迹重建近期演变信息且无需大量观察数据训练的短期数据预测方法对实现高效的边缘感知计算至关重要。
6、如何在没有大量观察数据训练的前提下实现短期数据预测是一项亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、为了解决现有技术中所存在的上述问题,本发明提供了一种基于脉冲神经元阵列预测短期数据的方法及系统。
2、本发明要解决的技术问题通过以下技术方案实现:
3、第一方面,本发明提供了一种基于脉冲神经元阵列预测短期数据的方法,所述脉冲神经元阵列包括:多个脉冲神经元单元;每个脉冲神经元单元包括一个光电晶体管和一个易失性忆阻器;每个脉冲神经元单元中的光电晶体管和易失性忆阻器串联连接;
4、所述方法包括:
5、将一组传感信号输入至所述脉冲神经元阵列,以使所述脉冲神经元阵列对应输出一组尖峰电流信号;其中,每个脉冲神经元单元中的光电晶体管对输入至该脉冲神经元单元的传感信号进行感知后输出源漏电流信号,该脉冲神经元单元的易失性忆阻器对该源漏电流信号进行频域尖峰编码,输出一个尖峰电流信号;
6、根据所述一组尖峰电流信号,获取一组首脉冲时间;
7、根据所述一组首脉冲时间,利用时空变换方程获得短期数据预测结果;所述短期数据预测结果为包含未来时间信息的空间信息。
8、可选的,所述根据所述一组首脉冲时间,利用时空变换方程获得短期数据预测结果,包括:
9、基于时间延迟理论,通过所述时空变换方程中的时间转换矩阵将所述一组首脉冲时间编码为未来时间信息,并通过所述时空变换方程中的空间转换矩阵,将所述未来时间信息解码为包含所述未来时间信息的空间信息,得到短期数据预测结果。
10、可选的,所述时空变换方程为:
11、
12、其中,a表示所述时间转换矩阵;b表示所述空间转换矩阵;a×b=i,i表示恒等矩阵;φ(·)表示非线性函数;st表示t时刻的传感信号;yt=ym+1,ym+2,…,ym+l-1表示所述短期数据预测结果,t=1,2,…,m,m表示m个已知时间;l表示所述未来时间信息的时间长度,tt表示t个首脉冲时间。
13、可选的,每个脉冲神经元单元中的光电晶体管被施加漏极电压和大于其阈值电压的正栅压,以通过该光电晶体管对输入至该脉冲神经元单元的传感信号进行采样获得源漏电流信号。
14、可选的,每个脉冲神经元单元中的光电晶体管对输入至该脉冲神经元单元的传感信号进行感知后输出源漏电流信号,该脉冲神经元单元的易失性忆阻器对该源漏电流信号进行频域尖峰编码,输出一个尖峰电流信号,包括:
15、每个脉冲神经元单元中的光电晶体管对输入至该脉冲神经元单元的传感信号进行感知后输出源漏电流信号;
16、当该脉冲神经元单元中的易失性忆阻器的负载电压大于该易失性忆阻器的开启电压时,该易失性忆阻器转变为低阻态;该负载电压为所述源漏电流信号的分压;
17、当该脉冲神经元单元中的易失性忆阻器的负载电压小于该易失性忆阻器的开启电压时,该易失性忆阻器转变为高阻态;
18、该易失性忆阻器在低阻态和高阻态的作用下,形成震荡的尖峰编码,并通过所述尖峰编码,获得一个尖峰电流信号。
19、第二方面,本发明提供了一种基于脉冲神经元阵列预测短期数据的系统,所述系统包括:
20、传感器组、脉冲神经元阵列、首脉冲时间提取模块和短期数据预测模块;
21、所述传感器组,用于采集一组传感信号;
22、所述脉冲神经元阵列,用于根据所述一组传感信号对应输出一组尖峰电流信号;其中,每个脉冲神经元单元中的光电晶体管对输入至该脉冲神经元单元的传感信号进行感知后输出源漏电流信号,该脉冲神经元单元的易失性忆阻器对该源漏电流信号进行频域尖峰编码,输出一个尖峰电流信号;
23、所述首脉冲时间提取模块,用于根据所述一组尖峰电流信号,获取一组首脉冲时间;
24、所述短期数据预测模块,用于根据所述一组首脉冲时间,利用时空变换方程获得短期数据预测结果;所述短期数据预测结果为包含未来时间信息的空间信息。
25、可选的,所述短期数据预测模块,具体用于基于时间延迟理论,通过所述时空变换方程中的时间转换矩阵将所述一组首脉冲时间编码为未来时间信息,并通过所述时空变换方程中的空间转换矩阵,将所述未来时间信息解码为包含所述未来时间信息的空间信息,得到短期数据预测结果。
26、可选的,所述时空变换方程为:
27、
28、其中,a表示所述时间转换矩阵;b表示所述空间转换矩阵;a×b=i,i表示恒等矩阵;φ(·)表示非线性函数;st表示t时刻的传感信号;yt=ym+1,ym+2,…,ym+l-1表示所述短期数据预测结果,t=1,2,…,m,m表示m个已知时间;l表示所述未来时间信息的时间长度,tt表示t个首脉冲时间。
29、可选的,每个脉冲神经元单元中的光电晶体管被施加漏极电压和大于其阈值电压的正栅压,以通过该光电晶体管对输入至该脉冲神经元单元的传感信号进行采样获得源漏电流信号。
30、可选的,所述脉冲神经元阵列,每个脉冲神经元单元中的光电晶体管对输入至该脉冲神经元单元的传感信号进行感知后输出源漏电流信号,该脉冲神经元单元的易失性忆阻器对该源漏电流信号进行频域尖峰编码,输出一个尖峰电流信号,包括:
31、每个脉冲神经元单元中的光电晶体管对输入至该脉冲神经元单元的传感信号进行感知后输出源漏电流信号;
32、当该脉冲神经元单元中的易失性忆阻器的负载电压大于该易失性忆阻器的开启电压时,该易失性忆阻器转变为低阻态;该负载电压为所述源漏电流信号的分压;
33、当该脉冲神经元单元中的易失性忆阻器的负载电压小于该易失性忆阻器的开启电压时,该易失性忆阻器转变为高阻态;
34、该易失性忆阻器在低阻态和高阻态的作用下,形成震荡的尖峰编码,并通过所述尖峰编码,获得一个尖峰电流信号。
35、本发明提供的一种基于脉冲神经元阵列预测短期数据的方法中,脉冲神经元阵列包括多个脉冲神经元单元;每个脉冲神经元单元包括一个光电晶体管和一个易失性忆阻器;每个脉冲神经元单元中的光电晶体管和易失性忆阻器串联连接。该方法包括将一组传感信号输入至脉冲神经元阵列,以使脉冲神经元阵列对应输出一组尖峰电流信号;其中,每个脉冲神经元单元中的光电晶体管对输入至该脉冲神经元单元的传感信号进行感知后输出源漏电流信号,该脉冲神经元单元的易失性忆阻器对该源漏电流信号进行频域尖峰编码,输出一个尖峰电流信号。根据一组尖峰电流信号,获取一组首脉冲时间。根据一组首脉冲时间,利用时空变换方程获得短期数据预测结果;短期数据预测结果为包含未来时间信息的空间信息。
36、通过获取一组首脉冲时间后,可以利用时空变换方程获得短期数据预测结果,相较于传统的时间预测硬件需要大量的时间数据对其进行训练才能实现预测,本方案可以无需大量数据训练就实现短期数据预测。
37、易失性忆阻器具有高循环性和高响应速度,因此,本方案中的脉冲神经元阵列可以以极高的速度和极低的功耗完成对感知信号的感知和频域尖峰编码,进而快速实现短期数据预测。且由于忆阻器尺寸小的优点,能大大节省芯片面积。
38、以下将结合附图及对本发明做进一步详细说明。
1.一种基于脉冲神经元阵列预测短期数据的方法,其特征在于,所述脉冲神经元阵列包括:多个脉冲神经元单元;每个脉冲神经元单元包括一个光电晶体管和一个易失性忆阻器;每个脉冲神经元单元中的光电晶体管和易失性忆阻器串联连接;
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述一组首脉冲时间,利用时空变换方程获得短期数据预测结果,包括:
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述时空变换方程为:
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,每个脉冲神经元单元中的光电晶体管对输入至该脉冲神经元单元的传感信号进行感知后输出源漏电流信号,该脉冲神经元单元的易失性忆阻器对该源漏电流信号进行频域尖峰编码,输出一个尖峰电流信号,包括:
6.一种基于脉冲神经元阵列预测短期数据的系统,其特征在于,所述系统包括:
7.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,
8.根据权利要求7所述的系统,其特征在于,所述时空变换方程为:
9.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,
10.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,