5.1.1.3 脉冲速率依赖可塑性（SRDP）

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5.1.1.3 脉冲速率依赖可塑性（SRDP） 5.1.1.3 脉冲速率依赖可塑性（SRDP）：当“ firing rate 不够高”时，你的突触正在悄悄失忆——一个被忽略的采样偏差陷阱与实时补偿方案你有没有调试过这样一个场景：训练一个脉冲神经网络（SNN），采用标准的SRDP规则更新突触权重，学习任务是分类MNIST手写数字；模型结构简洁——LIF神经元、单层脉冲编码输入、一层全连接脉冲隐层、输出层用Population Coding解码；学习率设为$10^{-3}$，时间窗口$T=100\,\text{ms}$，步长$\Delta t = 1\,\text{ms}$，每神经元平均发放率控制在$20\,\text{Hz}$左右……一切参数都“教科书般正确”。