通过增强直接反馈对齐训练脉冲神经网络
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对脉冲神经网络（SNNs）在训练过程中面临的不可微分性问题，提出了一种基于随机投影的增强直接反馈对齐（aDFA）方法。该方法只需部分前向过程的信息，具备易于实现和生物学上合理的特点，与传统的误差反向传播方法相比，能够在缺乏准确先验知识的情况下实现具有竞争力的性能，为脉冲神经网络的实际训练提供了重要参考。
本文介绍了脉冲神经网络(SNNs)在信号处理应用中的应用，讨论了算法和优化创新的最新进展，以及算法-架构共设计方面的研究成果。同时，描述了为有效利用这种算法创新而开发的基础硬件。最后，讨论了构建可部署SNN系统的研究前景和关键挑战。
