基于事件的反向传播用于脉冲神经网络中的精确梯度计算

这篇文章讨论了一种训练脉冲神经网络 (SNN) 的新方法，利用基于事件的反向传播。该方法旨在提高 SNN 中梯度计算的准确性和效率，这对于 SNN 的实际应用至关重要。

• •这项研究侧重于优化脉冲神经网络的训练过程。
• •核心思想是使用基于事件的反向传播来计算精确的梯度。
• •这可能导致更高效和准确的 SNN 训练，从而可能提高它们的性能。