5.1.1.2 脉冲时间依赖可塑性（STDP）

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5.1.1.2 脉冲时间依赖可塑性（STDP） 5.1.1.2 脉冲时间依赖可塑性（STDP）：当“毫秒级时序”撞上“浮点精度陷阱”——一个在真实神经形态芯片上烧毁突触权重的凌晨三点故障复盘凌晨两点四十七分，实验室的示波器还在无声跳动。屏幕上那条本该平滑衰减的STDP学习窗口曲线，却在 $ \Delta t = +12.7\,\text{ms} $ 处突然塌陷为零；更诡异的是，在 $ \Delta t = -13.3\,\text{ms} $ 位置，本该微弱增强的权重增量，竟反常地翻了三倍。我们刚部署到Intel Loihi 2芯片上的脉冲神经网络（SNN），在训练第87轮后，分类准确率从91.4%断崖式跌至63.