本文介绍了一种新型的深度脉冲神经网络（DSN），它可以直接进行参数训练，不需要先用传统深度神经网络的训练结果来初始化；研究表明，在 DSN 中控制反向路径的膜电位初始值是非常重要的，同时本文提出了一种简单而有效的方法可以加快 DSN 的收敛时间并提高准确性。

Nov, 2016

通过引入近似导数方法和基于脉冲的反向传播方法，本文提出一种可以直接训练深度脉冲神经网络的方法，实验结果表明，该方法在 MNIST、SVHN 和 CIFAR-10 数据集上取得了比其他基于脉冲的神经网络更好的分类效果。

Mar, 2019

本文介绍了一种时间效率训练（TET）方法，以解决直接使用代理梯度进行训练的脉冲神经网络（SNNs）普遍存在的推广性差的问题，并且证明了该方法在各种数据集上超过了其他方法，尤其在 DVS-CIFAR10 上达到了 83% 的准确率，优于现有技术。

Feb, 2022

该论文介绍了一种新技术，将尖峰神经元的电位视为可微信号，从而在较少的精度损失的情况下通过误差反向传播机制直接对尖峰信号和电位进行训练，这使得深度尖峰神经网络比以往的间接训练方法表现更好，能够更精确地捕获尖峰的静态特征。测试结果表明，该算法在 MNIST 和 N-MNIST 数据集上比以往的 SNNs 方法表现更好。

Aug, 2016

本文综述了基于直接学习的深度脉冲神经网络研究，重点讨论了提高准确性、提高效率和利用时间动态的方法，并进一步分类和总结。同时，展望了未来研究中可能面临的挑战和趋势。

May, 2023

提出了一种基于阈值相关批归一化（tdBN）和空间时间反向传播（STBP）的方法，可直接训练深度脉冲神经网络（SNN），并在神经形态硬件上实现其推理，单次训练达到了 93.15% 的 CIFAR-10 准确率、67.8% 的 DVS-CIFAR10 准确率和 67.05% 的 ImageNet 准确率，是第一次在 ImageNet 上探索具有高性能的直接训练的深度 SNN。

Oct, 2020

通过结合空间域（SD）和时间相关的时域（TD），并提出了一种适合于梯度下降训练的迭代 LIF 模型，以及脉冲活动的近似导数，本文提出了一种新的时空反向传播（STBP）训练框架，它能够使多层感知器 (MLP) 在静态 MNIST 和动态 N-MNIST 数据集以及自定义对象检测数据集上获得比现有状态 - of-the-art 算法更好的性能。该框架为未来的类脑计算范式探索高性能脉冲神经网络提供了新的视角。

Jun, 2017

本研究提出了使用逆向残差连接、随机 softmax 和混合人工和尖峰神经元激活的算法技术，以提高学习能力，并取得与传统深度学习 / 人工神经网络相媲美的准确性，同时在诸如 CIFAR10、Imagenet 等复杂视觉识别任务上实现了大幅度的能源效率和减少参数开销。

Oct, 2019

提出了一种基于深度 Spiking Neural Networks 的计算高效的训练方法，使用一个经过转换后的 SNN 为基础，使用脉冲反向传播进行深度训练，再逐步执行基于时序的反向传播，实现训练复杂度大幅降低，极大地减少了处理输入所需的时间步骤。

May, 2020

本论文探讨了脉冲神经网络在语义分割方面的应用，通过替代全连接层和使用替代梯度学习方法，将基本的全卷积网络和 DeepLab 架构重构为 SNN 域的网络。实验表明，相较于 ANN 网络，SNN 网络在这个领域更加稳健和节能。

Oct, 2021