脉冲神经网络（Spiking Neural Networks，SNNs）是仿生神经网络的一种类型，它们模仿了生物神经元在大脑中传递信息的方式。与传统的人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANNs）不同，脉冲神经网络使用离散的脉冲（即“尖峰”或“冲动”）来传递信息，而不是连续的激活值。 主要特点 脉冲事件驱动：在SNNs中，信息是通过脉冲传递的，只有当神经元的电

题目：Comparing SNNs and RNNs on Neuromorphic Vision Datasets: Similarities and Differences 期刊会议：Neural Networks 2020（CCF B） 摘要   记录无框架棘波事件的神经形态数据因其时空信息成分和事件驱动的处理方式而受到广泛关注。脉冲神经网络(SNNs)代表了一族用于神经形态计算