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1. (WO2013181410) SIMULATION FONDÉE SUR ÉVÉNEMENTS DE RÉSEAU DE NEURONES D'IMPULSION EN TEMPS CONTINU
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international   

N° de publication :    WO/2013/181410    N° de la demande internationale :    PCT/US2013/043390
Date de publication : 05.12.2013 Date de dépôt international : 30.05.2013
CIB :
G06N 3/04 (2006.01)
Déposants : QUALCOMM INCORPORATED [US/US]; Attn: International IP Administration 5775 Morehouse Drive San Diego, California 92121 (US)
Inventeurs : HUNZINGER, Jason Frank; (US)
Mandataire : PATEL, Rupit M.; Attn: International IP Administration 5775 Morehouse Drive San Diego, California 92121 (US)
Données relatives à la priorité :
13/483,876 30.05.2012 US
Titre (EN) CONTINUOUS TIME SPIKING NEURAL NETWORK EVENT-BASED SIMULATION
(FR) SIMULATION FONDÉE SUR ÉVÉNEMENTS DE RÉSEAU DE NEURONES D'IMPULSION EN TEMPS CONTINU
Abrégé : front page image
(EN)Certain aspects of the present disclosure provide methods and apparatus for a continuous-time neural network event-based simulation that includes a multi-dimensional multi-schedule architecture with ordered and unordered schedules and accelerators to provide for faster event sorting; and a formulation of modeling event operations as anticipating (the future) and advancing (update/jump ahead/catch up) rules or methods to provide a continuous-time neural network model. In this manner, the advantages include faster simulation of spiking neural networks (order(s) of magnitude); and a method for describing and modeling continuous time neurons, synapses, and general neural network behaviors.
(FR)Selon certains aspects, la présente invention porte sur des procédés et sur un appareil pour une simulation fondée sur événements de réseau de neurones, en temps continu, qui comprend une architecture multidimensionnelle, à plusieurs programmes, avec des programmes ordonnés et non ordonnés et des accélérateurs pour assurer un tri d'événements plus rapide; une formulation de modélisation d'opérations d'événement sous la forme de règles ou de méthodes d'anticipation (du futur) et d'avance (mise à jour/saut en avant/rattrapage) afin de fournir un modèle de réseau de neurones en temps continu. De cette manière, les avantages comprennent une simulation plus rapide de réseaux de neurones d'impulsion (d'un ou de plusieurs ordres de grandeur); un procédé pour décrire et modéliser des neurones, des synapses et des comportements de réseau de neurones général, en temps continu.
États désignés : 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, 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.
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB) (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)