SparseProp: 稀疏循环脉冲神经网络的高效事件驱动仿真与训练

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本研究提出了一种名为 SparseProp 的新颖的基于事件的算法，用于模拟和训练稀疏的脉冲神经网络，并通过每个网络脉冲将前向传递和反向传递的计算复杂度从 O (N) 降低到 O (log (N))，从而实现了大规模脉冲网络的准确模拟和高效训练。

本研究提出了一种名为SparseProp的新颖的基于事件的算法，用于模拟和训练稀疏的脉冲神经网络，并通过每个网络脉冲将前向传递和反向传递的计算复杂度从O(N)降低到O(log(N))，实现了大规模脉冲网络的准确模拟和高效训练。