公开(公告)号：GB2497008A

公开(公告)日：2013-05-29

申请号：GB201300773

申请日：2011-04-28

Applicant: IBM

Inventor： NDIRANGO ANTHONY ,  MODHA DHARMENDRA SHANTILAL ,  ESSER STEVE KYLE

IPC: G06N3/04 ,  G06F12/02 ,  G06N3/08

Abstract: Embodiments of the invention relate to canonical spiking neurons for spatiotemporal associative memory. An aspect of the invention provides a spatiotemporal associative memory including a plurality of electronic neurons having a layered neural net relationship with directional synaptic connectivity. The plurality of electronic neurons configured to detect the presence of a spatiotemporal pattern in a real-time data stream, and extract the spatiotemporal pattern. The plurality of electronic neurons are further configured to, based on learning rules, store the spatiotemporal pattern in the plurality of electronic neurons, and upon being presented with a version of the spatiotemporal pattern, retrieve the stored spatiotemporal pattern.

公开(公告)号：AU2020395435A1

公开(公告)日：2022-05-26

申请号：AU2020395435

申请日：2020-09-29

Applicant: IBM

Inventor： CASSIDY ANDREW STEPHEN ,  APPUSWAMY RATHINAKUMAR ,  ARTHUR JOHN VERNON ,  DATTA PALLAB ,  ESSER STEVE KYLE ,  FLICKNER MYRON ,  MCKINSTRY JEFFREY ,  MODHA DHARMENDRA ,  SAWADA JUN ,  TABA BRIAN SEISHO

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/063

Abstract: Neural inference chips are provided. A neural core of the neural inference chip comprises a vector-matrix multiplier; a vector processor; and an activation unit operatively coupled to the vector processor. The vector-matrix multiplier, vector processor, and/or activation unit is adapted to operate at variable precision.

公开(公告)号：DE112011101370T5

公开(公告)日：2013-02-28

申请号：DE112011101370

申请日：2011-04-28

Applicant: IBM

Inventor： ESSER STEVE KYLE ,  NDIRANGO ANTHONY ,  MODHA DHARMENDRA SHANTILAL

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: Ausführungsformen der Erfindung betreffen kanonische gepulste Neuronen für einen raumzeitlichen assoziativen Speicher. Ein Aspekt der Erfindung stellt einen raumzeitlichen assoziativen Speicher bereit, der eine Vielzahl elektronischer Neuronen mit einer schichtförmigen Beziehung in einem neuronalen Netz mit gerichteter synaptischer Konnektivität beinhaltet. Die Vielzahl elektronischer Neuronen sind so konfiguriert, dass sie das Vorkommen eines raumzeitlichen Musters in Echtzeit in einem Datenstrom erkennen und das raumzeitliche Muster herausfiltern. Die Vielzahl elektronischer Neuronen sind ferner so konfiguriert, dass sie auf der Grundlage von Lernregeln das raumzeitliche Muster in der Vielzahl elektronischer Neuronen speichern und das gespeicherte raumzeitliche Muster abrufen, wenn ihnen eine Version des raumzeitlichen Musters vorgelegt wird.