本文介绍了一种使用新颖代理梯度和可调谐自适应尖峰神经元的循环网络，将基于脉冲的神经网络的性能提高至具有挑战性的时间域基准的最新水平，并展示了这些 SNN 的计算效率比具有可比性能的 RNN 高出一到三个数量级，从而使 SNN 成为 AI 硬件实现的有吸引力的解决方案。

Mar, 2021

通过自然进化形成的人脑复杂而独特的神经网络拓扑结构使其能够同时执行多个认知功能，本文通过引入模块化结构和全局互连性来进化脉冲神经网络的架构，同时提出一种高性能、高效能、低能耗的多目标进化算法，通过对静态数据集和神经形态数据集的广泛实验证明了所提出模型的能效提升和稳定优异的性能，并初步探索了人脑生物神经网络的进化机制。

Sep, 2023

本文提出了一种称为渐进串联深度 SNN 的 ANN 到 SNN 的转换和分层学习框架，该框架利用脉冲计数以逼近模拟神经元的激活值，以及一种适应性训练调度器细化网络权重，其在大规模物体识别、图像重建和语音分离任务中能够展示出出色的分类和回归能力，同时需要的推理时间和突触操作比其他最先进的 SNN 实现少了至少一个数量级，因此它为功率有限的移动和嵌入式设备提供了无数机会。

Jul, 2020

脉冲神经网络（SNN）是一种受生物启发的神经网络模型，通过脉冲和脉冲列进行神经元之间的通信，与标准人工神经网络（ANN）不同。本文首先对比了 SNN 和脉冲神经 P 系统（SNPS）的结构、功能、优点和缺点，然后综述了 SNN 和 SNPS 形式化方法在机器学习和深度学习模型中的最新研究成果和应用。

Mar, 2024

该文章讨论了 Spiking Neural Networks (SNNs) 的局限性，介绍了一种方法来解决这些问题使用无监督学习来快速发现输入数据中的稀疏可识别特征，使 SNNs 成为一种使用未标记数据进行快速、准确、高效、可解释和可重新部署的机器学习的新方法。

Aug, 2022

本文从五个主要研究领域综述了脉冲神经网络（SNNs）的最新进展和新的前沿，其中包括关键元素（脉冲神经元模型、编码方法和拓扑结构）、神经形态数据集、优化算法、软件和硬件框架，我们希望这篇调查能帮助研究人员更好地了解 SNNs，并激发新的工作来推进这一领域。

Mar, 2022

本文提出了一种人工神经网络和脉冲神经网络之间联合训练的框架，其中人工神经网络可以引导脉冲神经网络的优化。我们通过多个网络分支将人工神经网络中的知识提炼到脉冲神经网络中，并限制了两者的参数，分享部分参数和学习不同的独立权重。在多项广泛的网络结构实验中，我们的方法始终表现出色，超越了许多其他最先进的训练方法。例如，在 CIFAR100 分类任务中，我们的方法训练的脉冲 ResNet-18 模型只需要 4 个时间步，就可以达到 77.39％的 top-1 准确率。

May, 2023

本论文提出了一种基于大脑多尺度拓扑结构的多尺度进化神经架构搜索算法 (MSE-NAS)，通过基于神经激发的间接评估函数 (表示不同矩阵 RDMs) 演化单个神经元操作，从而得到具有卓越可扩展性和迁移性的 SNN 架构。实验结果表明，该算法在静态数据集 (CIFAR10, CIFAR100) 和神经形态数据集 (CIFAR10-DVS 和 DVS128-Gesture) 上均取得了最新技术水平 (SOTA) 的性能表现，而不需要训练，同时不影响在不同尺度上的生物解释性。

Apr, 2023

本文提出了一个将注意机制与脉冲神经网络 (SNN) 相结合的新方法，以改进图表示学习的能力。该方法能够在学习过程中选择性地关注图中重要的节点和相应的特征，并在多个基准数据集上进行评估，结果显示其性能与现有的图学习技术相当。

Mar, 2024

介绍了一种新的基于熵和网络激活的集成学习方法，该方法与仅使用尖峰活动操作的尖峰率神经元修剪技术相结合，用于处理两个脑电图数据集进行分类实验，结果表明这种修剪低尖峰率神经元群集导致更好的泛化能力。

Mar, 2022