Supervised SADP

新的监督赫布学习算法用于脉冲神经网络，性能优于STDP

研究人员开发了一种新的无梯度监督学习算法，用于脉冲神经网络（SNN），称为监督尖峰一致性依赖可塑性（Supervised SADP）。该方法直接将类别信息嵌入赫布可塑性计算中，这与先前使用奖励调制的做法不同。在基准数据集上，Supervised SADP 的性能优于奖励调制的尖峰时间依赖可塑性（STDP），在 MNIST 和 Fashion-MNIST 上实现了显著更高的准确率，并且训练速度更快。