近期 arXiv 上的两篇论文探讨了训练脉冲神经网络（SNNs）的高级技术。第一篇论文介绍了一个通用框架，通过引入额外的状态变量来整合延迟到 SNNs 中，增强其捕捉时间依赖性的能力，并在较小网络中显示出效率提升。第二篇论文提出了 Phase State Space Models，它将状态空间模型（State Space Models）适配于 SNNs 的并行和无替代训练，在一个与脉冲兼容的架构中整合了短时傅里叶变换（STFT）、循环记忆和注意力等特性。 AI
影响 这些论文引入了训练脉冲神经网络（Spiking Neural Networks）的新颖方法，可能带来更高效、更强大的事件驱动人工智能系统。
排序理由 两篇发表在 arXiv 上的学术论文，详细介绍了训练脉冲神经网络（Spiking Neural Networks）的新颖方法。
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- short-time Fourier transform
- Spiking networks for Bayesian inference and choice
- State Space Models
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