一、 脉冲神经网络的原理

脉冲神经网络模拟了生物神经系统的结构和功能，通过脉冲传递信息。它基本上由神经元、突触和脉冲三有些组成。神经元模拟生物神经元，突触模拟突触结构，脉冲则用来传输信号。

在SNN中， 神经元接收来自突触的电流信号，当电流信号的总和达到一定程度时神经元才会发放脉冲。这种脉冲被称为“spike”，类似于生物神经元中的动作电位。

二、 脉冲神经网络的训练方法

SNN在训练时需要处理时候信息，所以呢无法用老一套的反向传播算法进行训练。目前，SNN基本上有两种训练方法：Spike-Timing-Dependent-Plasticity 和Rate-Coding。

STDP训练方法是根据突触前后神经元的脉冲时候差异来更新鲜突触权沉，从而实现学。而Rate-Coding则是将神经元发射脉冲密度作为输入的编码方式，通过权沉矩阵实现神经元之间的连接与传信。

三、 脉冲神经网络的应用

脉冲神经网络在优良几个领域有着广泛应用，如图像识别、语音识别、人脑计算模拟、智能控制等。以下以语音识别为例，阐述SNN在该领域中的应用。

语音信号本身就是时候序列数据， SNN能够更优良地处理天然界中的时候序列数据，所以呢在语音识别领域有着广泛的应用。比方说 Yan和Zhang在2006年提出了一种对语音的识别。

四、 脉冲神经网络的以后展望

因为研究研究的深厚入，脉冲神经网络在各个领域都将发挥关键作用。以后 SNN有望在以下方面取得突破：

1. 更高大效的识别算法：通过优化SNN的结构和训练方法，搞优良识别准确率和效率。

2. 更广泛的应用场景：将SNN应用于更许多领域，如自动驾驶、看病诊断等。

3. 更矮小的能耗：SNN具有矮小能耗的优势，有望在以后实现更节能的计算。

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