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1. (WO2013119867) METHODS AND APPARATUS FOR SPIKING NEURAL COMPUTATION
Latest bibliographic data on file with the International Bureau   

Pub. No.:    WO/2013/119867    International Application No.:    PCT/US2013/025219
Publication Date: 15.08.2013 International Filing Date: 07.02.2013
IPC:
G06N 3/04 (2006.01), G06N 3/08 (2006.01)
Applicants: QUALCOMM INCORPORATED [US/US]; Attn: International Ip Administration 5775 Morehouse Drive San Diego, California 92121 (US)
Inventors: HUNZINGER, Jason Frank; (US).
APARIN, Vladimir; (US)
Agent: PATEL, Rupit M.; ATTN: INTERNATIONAL IP ADMINISTRATION 5775 Morehouse Drive San Diego, California 92121 (US)
Priority Data:
13/369,080 08.02.2012 US
Title (EN) METHODS AND APPARATUS FOR SPIKING NEURAL COMPUTATION
(FR) PROCÉDÉS ET APPAREIL DE CALCUL NEURONAL IMPULSIONNEL
Abstract: front page image
(EN)Certain aspects of the present disclosure provide methods and apparatus for spiking neural computation of general linear systems. One example aspect is a neuron model that codes information in the relative timing between spikes. However, synaptic weights are unnecessary. In other words, a connection may either exist (significant synapse) or not (insignificant or non-existent synapse). Certain aspects of the present disclosure use binary-valued inputs and outputs and do not require post-synaptic filtering. However, certain aspects may involve modeling of connection delays (e.g., dendritic delays). A single neuron model may be used to compute any general linear transformation x = AX + BU to any arbitrary precision. This neuron model may also be capable of learning, such as learning input delays (e.g., corresponding to scaling values) to achieve a target output delay (or output value). Learning may also be used to determine a logical relation of causal inputs.
(FR)Certains aspects de la présente invention concernent des procédés et un appareil de calcul neuronal impulsionnel sur des systèmes linéaires généraux. Un aspect ayant valeur d'exemple est un modèle neuronal qui code des informations dans le temps relatif entre des impulsions. Cependant, des poids synaptiques ne sont pas nécessaires. En d'autres termes, une connexion peut exister (synapse significative) ou non (synapse non significative ou inexistante). Certains aspects de la présente invention utilisent des entrées et sorties à valeur binaire et ne nécessitent pas de filtrage postsynaptique. Certains aspects peuvent cependant impliquer une modélisation de délais de connexion (par exemple de délais dendritiques). On peut utiliser un modèle neuronal unique pour calculer une quelconque transformation linéaire générale x = AX + BU à une quelconque précision arbitraire. Ce modèle neuronal peut également être capable d'un apprentissage, par exemple d'un apprentissage de délais d'entrée (correspondant par exemple à des valeurs d'échelonnement) pour obtenir un délai de sortie (ou une valeur de sortie) cible. L'apprentissage peut également servir à déterminer une relation logique d'entrées causales.
Designated States: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IS, JP, KE, KG, KM, KN, KP, KR, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LT, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
African Regional Intellectual Property Organization (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
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African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)