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公开(公告)号:CN106485320A
公开(公告)日:2017-03-08
申请号:CN201610905367.7
申请日:2016-10-17
Applicant: 北京大学
IPC: G06N3/06
CPC classification number: G06N3/0635
Abstract: 本发明提供了一种视网膜神经网络的搭建方法及装置,该方法包括:确定神经节细胞、双极细胞及视感受器细胞中已知绝对分布的细胞亚型、层次分布及水平分布,以及仅知相对分布的细胞的分布;确定神经节细胞、双极细胞及视感受器细胞之间的连接关系;确定水平细胞的分布及连接关系、无长轴突细胞的分布及连接关系以及同类细胞之间的gap连接;将视网膜神经网络划分为多个子网;按照一定的密度分布对每个子网中的细胞进行重新排布。本发明能够根据有限的实际生理数据和连接搭建出符合实际生理特性视网膜神经网络模型,并划分为子网,可用于分布式仿真或视网膜功能分析。
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公开(公告)号:CN114186674A
公开(公告)日:2022-03-15
申请号:CN202111335291.6
申请日:2021-11-11
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于树结构划分的精细神经元高效仿真方法、装置、计算机设备和存储介质,所述方法包括:计算代价函数,并基于代价函数构建对应的划分模型;根据划分模型,对树结构进行划分,得到各个分支子树;将各个分支子树分别分配至对应的计算单元进行并行仿真计算处理,得到仿真结果;以及将仿真结果推送至目标用户终端设备上进行展示。采用本申请实施例的仿真方法,由于引入了基于代价函数构建的划分模型,根据划分模型,对树结构进行划分,得到各个分支子树;并将各个分支子树分别分配至对应的计算单元进行并行仿真计算处理,得到仿真结果;本发明的仿真方法,充分利用并行计算架构进行仿真计算,极大地提高了仿真计算处理的处理效率。
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