一种基于逐层脉冲事件批处理的神经形态处理器

本发明涉及人工智能领域和类脑智能芯片领域，具体涉及一种基于逐层脉冲事件批处理的神经形态处理器，包括微处理核阵列、脉冲AER存储器、脉冲AER循环优先级仲裁器、输出误差AER循环优先级仲裁器和全局控制器；在前向处理阶段引入相对时间概念于脉冲神经元更新计算中；在反向阶段对逐层脉冲事件批处理神经形态处理器的脉冲神经网络进行训练时，采用EO‑DeepTempo学习规则对神经网络的全连接层各突触的权重进行更新。本发明提高了计算效率，减少了计算资源和存储资源。