ILIF：用于尖峰神经网络过度激活的时滞抑制泄漏积分发火神经元

本研究解决了尖峰神经网络在使用替代梯度进行训练时，所面临的“伽马困境”，即伽马值过大导致神经元过度激活，增加能耗，而过小则引起梯度消失。我们提出了一种时滞抑制泄漏积分发火（ILIF）神经元模型，该模型通过引入抑制单元有效地抑制过度激活，同时保持梯度传播。实验表明，ILIF显著提高了能源效率，降低了发火率，稳定了训练并提高了准确性。

本研究提出了一种时滞抑制泄漏积分发火（ILIF）神经元模型，有效解决尖峰神经网络中的“伽马困境”，抑制过度激活，提高能源效率和准确性。

ILIF 伽马困境 神经元模型 神经网络 能源效率 过度激活
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。
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