3.1 脉冲神经网络 (SNN) 模型

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3.1 脉冲神经网络 (SNN) 模型 3.1 脉冲神经网络 (SNN) 模型：让机器像大脑一样思考想象一下，我们的大脑并非像传统计算机那样持续不断地处理信息，而是通过一系列离散的“脉冲”或“尖峰”进行通信。这些脉冲以特定的时间模式出现，编码着我们所感知、思考和行动的一切。脉冲神经网络 (Spiking Neural Networks, SNNs) 正是受到这种生物神经元工作方式的启发而诞生的。它们是类脑计算领域中一颗冉冉升起的新星，有望在低功耗、高效率地处理复杂模式识别、人工智能等任务方面超越传统神经网络。 3.1.1 SNN：打破连续的枷锁，拥抱离散的魅力传统的神经网络（如深度学习中常用的 CNN 和 RNN）通常以连续的数值作为输入和输出，并在每一层进行大量的矩阵运算。