A simple format is disclosed and referred to as Elementary Network Description (END). The format can fully describe a large-scale neuronal model and embodiments of software or hardware engines to simulate such a model efficiently. The architecture of such neuromorphic engines is optimal for high-performance parallel processing of spiking networks with spike-timing dependent plasticity. Neuronal network and methods for operating neuronal networks comprise a plurality of units, where each unit has a memory and a plurality of doublets, each doublet being connected to a pair of the plurality of units. Execution of unit update rules for the plurality of units is order-independent and execution of doublet event rules for the plurality of doublets is order-independent.

L'invention concerne un format simple désigné sous le nom de description de réseau élémentaire (END). Le format peut décrire complètement un modèle neuronal à grande échelle et des modes de réalisation de moteurs logiciels ou matériels pour simuler efficacement un tel modèle. L'architecture de tels moteurs neuromorphiques est optimale pour le traitement parallèle à hautes performances de réseaux à impulsion avec une plasticité liée aux moments d'impulsion. Le réseau neuronal et les procédés de fonctionnement des réseaux neuronaux comprennent une pluralité d'unités, chaque unité comprenant une mémoire et une pluralité de doublets, chaque doublet étant connecté à une paire de la pluralité d'unités. L'exécution des règles de mise à jour d'unités pour la pluralité d'unités est indépendante de l'ordre et l'exécution des règles d'événements de doublets pour la pluralité de doublets est indépendante de l'ordre.