7.3 理论与算法突破 (SNN训练、可塑性学习)

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7.3 理论与算法突破 (SNN训练、可塑性学习) 7.3 理论与算法突破 (SNN训练、可塑性学习) 类脑计算，顾名思义，就是试图模仿大脑的工作方式来进行计算。它不再像传统计算机那样依赖于冯·诺依曼架构，而是借鉴了大脑中神经元和突触的连接方式，构建出更具能效、更适应复杂任务的计算系统。而神经形态芯片则是实现类脑计算的硬件载体，它通过模拟神经元的行为，来实现高效的并行计算。在类脑计算的道路上，我们面临着诸多挑战，其中一个关键挑战就是如何有效地训练类脑计算模型，使其能够像大脑一样学习和适应环境。本章节将聚焦于类脑计算中理论与算法的突破，重点探讨脉冲神经网络（SNN）的训练方法和可塑性学习机制。 7.3.