
【电】 shunt peaking
aiguille; pinnacle
【电】 peak
meshwork; network
【计】 ILLIAC network ILLIAC; internetwork; NET; network
【化】 mesh; network
【经】 network
尖峰神经网络(Spiking Neural Network, SNN)是一种模拟生物神经元动态行为的第三代人工神经网络模型。与传统人工神经网络(ANN)不同,SNN通过离散的“尖峰信号”(spike)传递信息,更接近生物神经系统的信息处理机制。其核心原理基于神经元膜电位的动态变化:当输入信号累积超过阈值时,神经元会触发一个尖峰,并通过突触将电信号传递给下游神经元。
SNN的数学表达常基于Leaky Integrate-and-Fire(LIF)模型,公式为:
$$
tau frac{dV}{dt} = - (V - V{text{rest}}) + I(t)
$$
其中,$V$为膜电位,$tau$为时间常数,$I(t)$为输入电流。当$V$达到阈值$V{text{th}}$时,神经元发射尖峰并重置电位。
应用领域包括:
当前研究热点集中于脉冲时序依赖可塑性(STDP),一种基于神经元激活时间差异的突触权重调整规则。2023年《Nature Machine Intelligence》指出,STDP使SNN具备无监督时序模式学习能力,为自动驾驶的实时决策提供了新路径。
“尖峰网络”在不同语境下有不同含义,以下是主要解释方向:
属于第三代人工神经网络模型,模仿生物神经系统的信息处理机制:
若涉及人工智能或神经科学领域,通常指尖峰神经网络(SNN);若为日常用语或企业名称,则需根据上下文进一步确认。建议结合具体使用场景选择解释方向。
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