神經形態計算 - 架構

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神經形態計算機的架構靈感來源於人腦的功能，其中神經元和突觸協同工作，作為一個單元來儲存和處理資料。在本節中，我們將討論神經形態架構的關鍵元件、工作原理和示例。

Neuromorphic Computing Architecture

神經形態架構的關鍵元件

  • 神經元：神經形態系統中的基本構建塊，與生物神經元相同。它們處理資訊並透過電脈衝進行通訊。
  • 突觸：神經元之間的連線，允許訊號傳輸。神經形態系統利用可變強度的連線來模擬突觸可塑性，從而實現學習和記憶形成。
  • 神經元層：正如人腦被組織成層一樣，神經形態架構通常具有多層互連的神經元，允許進行復雜的資訊處理和表示。

神經形態計算機如何工作？

要理解神經形態計算機的工作原理，首先需要了解大腦中新皮質的功能。新皮質是大腦的一部分，人們認為較高階的認知功能（如感覺知覺、運動指令、空間推理和語言）都發生在新皮質。

新皮質由神經元和突觸組成，它們以極快的速度和令人難以置信的效率向大腦傳送和傳遞資訊。神經形態計算機透過使用脈衝神經網路 (SNNs) 來實現這種效率。在此處瞭解更多關於 SNNs 的資訊。

示例

這是一個簡單的基於 Python 的程式碼示例，用於解釋神經形態計算背後的概念。此示例將模擬人工神經元如何使用脈衝進行通訊，這在神經形態系統中可見。我們將使用一個脈衝神經網路模型，其中神經元基於閾值激發，突觸權重根據簡化的學習規則進行調整。

import numpy as np

# Define parameters
NUM_NEURONS = 5  # Number of neurons in the network
THRESHOLD = 1.0  # Firing threshold for neurons
LEARNING_RATE = 0.1  # Rate at which synaptic weights are adjusted
TIMESTEPS = 10  # Number of simulation steps

# Initialize synaptic weights (connections between neurons)
synaptic_weights = np.random.rand(NUM_NEURONS, NUM_NEURONS)

# Initialize neuron states (0 means no spike, 1 means spike)
neuron_states = np.zeros(NUM_NEURONS)

# Simple learning rule: Update synapse weights based on spikes
def update_weights(pre_neuron, post_neuron):
    if neuron_states[pre_neuron] == 1:  # Pre-neuron spiked
        if neuron_states[post_neuron] == 1:  # Post-neuron also spiked
            # Strengthen the synapse (positive reinforcement)
            synaptic_weights[pre_neuron, post_neuron] += LEARNING_RATE
        else:
            # Weaken the synapse (negative reinforcement)
            synaptic_weights[pre_neuron, post_neuron] -= LEARNING_RATE
        synaptic_weights[pre_neuron, post_neuron] = np.clip(synaptic_weights[pre_neuron, post_neuron], 0, 1)

# Simulation loop
for t in range(TIMESTEPS):
    print(f"Timestep {t + 1}:")
    
    # Simulate neuron input as random values
    inputs = np.random.rand(NUM_NEURONS)
    
    # Update neuron states based on inputs and synaptic weights
    for neuron in range(NUM_NEURONS):
        # Calculate total input to the neuron from synapses
        total_input = np.dot(synaptic_weights[:, neuron], neuron_states) + inputs[neuron]
        
        # Determine if the neuron fires (spikes)
        if total_input > THRESHOLD:
            neuron_states[neuron] = 1  # Neuron fires
        else:
            neuron_states[neuron] = 0  # Neuron does not fire
    
    print(f"Neuron states: {neuron_states}")
    print(f"Synaptic weights: \n{synaptic_weights}\n")
    
    # Update synaptic weights based on spikes (learning)
    for pre_neuron in range(NUM_NEURONS):
        for post_neuron in range(NUM_NEURONS):
            update_weights(pre_neuron, post_neuron)

解釋

這是一個簡單的 Python 程式碼，它實現了一個 Hebbian 學習規則。Hebbian 學習是一種生物啟發的學習規則，它指出一起激發的神經元會連線在一起。換句話說，如果兩個神經元同時活躍，則它們之間的連線就會加強。該網路由透過突觸（具有權重）連線的多個神經元組成，每個神經元都可以根據其接收的總輸入而“激發”或“脈衝”。

  • 定義引數：最初，我們定義所有引數，例如神經網路的神經元數量、閾值和學習率。
  • 學習規則：函式 update_weights(pre_neuron, post_neuron)：更新兩個神經元之間的突觸權重。如果前神經元激發而後神經元也激發，則權重增加（正強化）。如果只有前神經元激發，則權重減小（負強化）。換句話說，此函式實現了上面提到的“一起激發，連線在一起”的功能。
  • 模擬迴圈：在每個時間步長，都會為每個神經元生成隨機輸入值。此輸入模擬神經元的外部刺激。

神經形態晶片示例

  • IBM TrueNorth：一種數字神經形態晶片，設計用於模擬一百萬個神經元和超過 2.56 億個突觸，從而實現複雜的神經網路計算。
  • 英特爾 Loihi：一種研究晶片，它使用脈衝神經網路模型進行片上學習和即時處理能力。
  • SpiNNaker：一種神經形態計算平臺，設計用於模擬大規模類腦計算，利用數千個低功耗處理核心。
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