理解脉冲神经网络中建模组件的功能角色
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过设计和评估经典模型的几个变体，系统地研究了渗漏，重置和循环等关键模式组件在漏电集成火模型的 SNNs 中的功能角色。通过广泛的实验，我们展示了这些组件如何影响 SNNs 的准确性，泛化性能和鲁棒性。通过这些有趣的观察结果，我们提供了增强 SNNs 在不同场景下性能的优化建议，从而深化了对 SNNs 工作方式的理解，为更有效和鲁棒的神经形态模型的发展提供了有价值的指导。
通过设计和评估经典模型的变体，研究了漏电集成火模型中关键模式组件的功能角色。实验展示了这些组件对SNNs的准确性、泛化性能和鲁棒性的影响。提供了优化建议，深化了对SNNs工作方式的理解，为神经形态模型的发展提供指导。
