8.1.2 SNN 的学习算法：从反向传播到代理梯度

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8.1.2 SNN 的学习算法：从反向传播到代理梯度在类脑计算的浩瀚星图中，脉冲神经网络（Spiking Neural Network, SNN）从来不是对人工神经网络（ANN）的简单“翻译”——它是一次范式重构：用离散的、异步的、事件驱动的脉冲（spike）替代连续的、同步的、幅值编码的激活；用生物可解释的时间编码（temporal coding）挑战传统速率编码（rate coding）；用毫秒级的动态膜电位演化取代静态的加权求和。